The stereo geometry establishment based on the precise sensor modeling is prerequisite for accurate stereo data processing. Ground control points are generally required for the accurate sensor modeling though it is not possible over the area where the accessibility is limited or reference data is not available. For the areas, the relative orientation should be carried out to improve the geometric consistency between the stereo data though it does not improve the absolute positional accuracy. The relative orientation requires conjugate points that are well distributed over the entire image region. Therefore the automatic conjugate point extraction is required because the manual operation is labor-intensive. In this study, we applied the method consisting of the key point extraction, the search space minimization based on the epipolar line, and the rigorous outlier detection based on the RPCs (Rational Polynomial Coefficients) bias compensation modeling. We tested different parameters of window sizes for Kompsat-2 across track stereo data and analyzed the RPCs precision after the bias compensation for the cases whether the epipolar line information is used or not. The experimental results showed that matching outliers were inevitable for the different matching parameterization but they were successfully detected and removed with the rigorous method for sub-pixel level of stereo RPCs precision.
고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
입체 영상 시스템으로부터 정확하고 자연스러운 깊이를 지각할 수 있도록 하기 위해서는 가능한 한 실제 장면을 바라볼 때와 유사한 영상을 제공해 주어야 한다. 동일한 장면을 바라보는 경우에도 각 개인의 동공간 거리에 따라 주어지는 시차는 달라지게 된다. 본 연구에서는 입체 영상으로부터 삼차원 공간을 지각하는 과정에서 개인차 변인들이 어떠한 영향을 미치는 지를 알아보기 위해서 단 일상으로 지각되는 화면 시차와 양안 시차의 범위, 그리고 응시 대상의 지각된 깊이가 개인의 동공간 거리와 조절성 수렴 정도에 따라 어떻게 변화되는 지를 살펴보았다. 개인의 동공간 거리는 양의 화면 시차와 양안 시차 그리고 응시 대상의 지각된 깊이와 유의미한 상관이 있는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 동공간 거리가 커질수록 이중상으로 지각되는 화면 시차와 양안 시차의 한계는 작아졌으며, 지각되는 응시대상의 깊이도 줄어드는 것으로 나타났다. 이에 반해 조절성 수렴의 정도와 양의 화면 시차와 양안 시차 그리고 응시 대상의 지각된 깊이들 간에는 유의한 상관관계가 발전되지 않았다. 이러한 결과는 정확한 깊이가 포함된 자연스런 입체 영상을 제공하기 위해서는 각 개인의 동공간 거리가 고려되어야 함을 시사한다.
본 연구는 디지털 항공사진으로부터 세계적 생태보존 지역인 순천만 갯벌의 퇴적 침식 변화를 탐지하는데 기초자료가 될 수 있는 DEM을 제작하였다. 이를 위해, 기준점으로 초점거리를 수정하고, 순천만 갯벌영상의 적합한 매칭사이즈를 제시하였으며, 불량매칭으로 인한 과대 위치오차 제거를 위해 교차거리($P_R$) 임계치 적용방법을 제안하였다. 그리고 현지 종단측량 자료를 통해 제안방법으로 제작된 DEM을 기존 상용 S/W로 제작된 DEM과 비교하였다. 그 결과 제작한 갯벌 DEM이 상용 S/W로 제작한 DEM 보다 해상도와 최대편차(-21cm)가 더 좋은 결과를 보였다. 이러한 결과를 토대로 향후, 본 연구에서 제안한 방법으로 갯벌 DEM을 제작할 수 있을 것이라 판단된다.
전방위 렌즈의 단점은 균일하지 않은 해상도에 있다. 등거리 전방위 렌즈는 이러한 단점을 해결하기 위한 새로운 대안으로 볼 수 있으며, 등거리 스테레오 전방위 렌즈는 한 개의 카메라를 통해 스테레오 영상을 획득할 수 있다는 점에서 매우 효율적인 시스템이라 말할 수 있다. 그러나 등거리 스테레오 전방위 렌즈는 단일 등거리 전방위 렌즈에 비해 획득 영상의 크기가 상대적으로 작게 되어 해상도가 낮아진다는 단점이 있다. 정확한 거울의 위치, 카메라 축과 거울 중심과의 정확한 정렬등의 문제는 정밀도를 높여 해결할 수 있지만, 영상 획득 시 필수적으로 필요한 렌즈의 초점 거리 변화는 피할 수 없게 된다. 본 논문에서는 먼저 초점 거리 변화가 물체의 거리 측정에 미치는 영향을 고찰한 후 스테레오 영상에서 보이는 물체의 시야 각은 두 영상에서 거의 일정하다는 가정하에 실제 초점 거리를 계산하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다. 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다. 전통적인 두 개의 스테레오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나, 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고, 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진다. 중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다. 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며, 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음. 각 화소 위치의 텍스쳐 정보, 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과. 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다.
NASA의 Terra 위성에 탑재된 ASTER는 기선고도비 0.6, 15m 해상도의 along-track 디지털 스테레오 영상자료를 제공한다. $43km{\times}50km $ 지역에 대한 ASTER 스테레오영상으로부터 ENVI 4.1 소프트웨어의 자동 스테레오 상관처리과정을 실행하여 $15m{\times}15m$의 DEM을 추출하였다. ASTER DEM의 정확도를 1:25,000축척의 수치지형도로부터 얻은 DEM을 기준으로 하여 분석한 결과, 높이에서 RMSE ${\pm}7{\sim}{\pm}20m$를 나타냈다. RMSE ${\pm}10m$를 초과하게 하는 요인들로서 구름지역, 수역, 건물지역들을 제외한 지역들의 DEM 정확도는 5.789m의 RMSE를 나타냈다. 따라서 본 연구에서는 구름지역과 그림자 지역을 토지피복 분류에 의해 검출하여 추출된 ASRER DEM(엄밀히 말해서 DSM) 상에서 그 부분들을 제거한 다음, 밴드간 연산기법을 이용하여 이 부분을 수치지형도로부터 추출한 DEM으로 대치함으로써 지형정보의 정확도를 높이고자 하였다.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
입체영상 시스템은 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야 하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 시스템에서는 움직임 벡터, 변위 벡터 및 오차영상이 전송되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 디스플레이를 하게 된다. 그러므로 효율적인 입체영상시스템 설계를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼 시스템에 있다. 본 논문에서는 광학 플랫폼 위에 회전이 가능한 회전단과 수평이동이 가능한 단을 설계하고 카메라를 이용하여 순차적으로 스테레오 영상을 취득하여 정합함으로써 정확한 3D 정보를 추출할 수 있는 고효율 비젼 시스템을 제안한다. 제안한 입체영상 시스템 실험결과 간략화된 시스템 구조 보정을 통해 적은 계산량으로 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 정합에러를 최소화할 수 있었다.
다양한 도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본 재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC(Electro optical Camera) 영상을 이용하였으며, 국토지리정보원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM(Digital Elevation Model) 생성과 1/1,000 수치지도의 도로 레이어 벡터파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상 위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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