• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.551-566
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• 2016

위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.