본 논문에서는 pushbroom 형태의 선형 CCD 카메라로부터 촬영한 고해상도 위성 영상의 정사투영 알고리즘을 소개한다. 정사투영은 토기기하학적 보정, 정밀기하학적 보정에 이은 위성 영상 전처리의 최종단계이며 정사투영법을 사용하는 정밀 지형도 제작을 위해 반드시 필요하다. 정사투영 영상을 생성하기 위해 카메라 모델은 기존에 본 학회지에 소개된 바 있는 카메라 모델 및 reampling 알고리즘(신동석, 이영란, 1997), 정밀카메라모델 결정 알고리즘(신동석 외, 1998)을 사용하였고 지형의 표고 데이터를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 여러 가지 시험 결과에서도 볼 수 있듯이 개발된 정사투영 알고리즘은 투시법(perspective projection)을 사용한 영상에서 지표의 고도에 따른 시차를 정확히 제거한다. 그리고 정사투영의 최종 절대 정확도는 정밀 카메라 모델을 생성하기 뒤해 사용된 GCP(Ground Control Point)의 정확도 및 사용되는 수치표고 데이터의 정확도에 의존함에도 유의해야한다.
스테레오 영상에서 중간 영상을 생성 할 때, 스테레오 영상의 에피폴라라인이 동일 선상에 존재하면 수직 시차는 고려하지 않아도 되기 때문에 편리하다. 그러나 현재의 카메라 및 카메라 지지대의 기술로는 수직 시차가 없는 영상을 획득하기 어렵기 때문에, 카메라로 찍은 영상에서 중간영상을 생성하기 전에 평행화이라는 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 평행화를 위한 메커니즘을 제안하고 실제 시스템에 적용하여 구현하였다.
시설물의 장기적이고 지속적인 사용을 위해서 모니터링은 중요하다. 특히, 도로, 댐, 교량 등의 시설물은 안전과 비용의 문제로 자주 점검하기 어렵다. 이러한 문제에 대한 효율적이고 경제적인 대안으로 스마트폰 기반 모니터링을 고려할 수 있다. 시설물 모니터링을 위해 스마트폰 영상을 정량적으로 분석하기 위해서, 먼저 절대좌표계를 기준으로 보정해야 한다. 본 연구는 임의의 위치에서 취득된 스마트폰 영상을 기준영상을 기반으로 보정하여 시설물 모니터링에 활용하는 방법을 제시한다. 기준영상을 활용하여 지오레퍼런싱을 수행하여 스마트폰의 외부표정요소를 결정한다. 이를 이용하여 스마트폰 영상을 시설물의 대상 객체면에 투영하여 보정한다. 제안된 방법은 보에서 취득한 시험데이터에 적용하였다. 스마트폰의 외부표정요소는 위치 5 cm, 자세 $0.28^{\circ}$ 정확도로 결정되었다. 보정된 스마트폰 영상에서 측정한 길이는 10 cm의 오차를 보였다. 제안된 방법을 이용하여 스마트폰 영상을 시설물 모니터링에 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Recently, production and application of ortho image using high resolution image are increasing by acquired high quality data from development of photogrammetry and IT technology. Generally, An ortho image has some problems that cannot remove completely to relief displacement about cultural feature like building and overpass because of performance rectification using DEM. Therefore, in this study, I generated DSM each of four experiment cases for production of true ortho image which is removed relief displacement of building using digital photogrammetry technique and LiDAR data, presented the plan of DSM production that is appropriate to production true ortho image by analyzing an accuracy after manufacture an ortho image each of DSM.
본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
The demand for human security significantly promotes the development of surveillance applications using a multi-sensor integrated UAV system. For more sophisticated operations, the system should provide a sequence of images rectified in a ground coordinate system in realtime. This rectification requires accurate position and attitude of the camera at the time of exposure of each image, which can be estimated through an Aerial Triangulation process using the GPS/INS data and tie points between adjacent images. In this work, the KLT tracker is utilized to obtain the tie points. To satisfy the realtime requirements, we present an approach to speed up the tracker by supplying the initial guessed positions of tie points based on the exterior orientation. The experimental results show that, when the guessed positions are supplied, the KLT tracker consumed less computational time than the ordinary KLT which is more suitable to be incorporated into the realtime image georeferencing process.
We propose a method of sensing the rotation and distance of a camera by using a fisheye lens system as a vision sensor. We estimate the rotation angle of a camera with a modified correlation method by clipping similar regions to avoid symmetry problems and suppressing highlight areas. In order to eliminate the rectification process of the distorted points of a fisheye lens image, we introduce an offline process using the normalized focal length, which does not require the image sensor size. We also formulate an equation for calculating the distance of a camera movement by matching the feature points of the test image with those of the reference image.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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