• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.115-124
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• 2010

최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.14-23
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• 2005

본 논문에서는 서로 다른 두 개의 영상, 특히 위성영상을 정합하기 위한 방안을 제안 하였다. 일반적인 영상 정합 분야에서는 하나의 영상을 크기와 영상이 포함하고 있는 내용 그리고 밝기가 같지 않은 다른 영상과 비교하게 된다. 만일 비교하고자 하는 영상내에 잡음이 없다면, 즉 두 개의 영상이 동등한 화소값을 갖거나 에지의 변화가 없다면 단순히 화소단위의 비교가 될 것이다. 그러나 많은 응용분야에서 정합을 위해 사용되는 대부분의 영상은 상당히 다른 특성을 갖게 된다. 본 논문에서는 취득 시기가 서로 다른 위성영상을 정합하기 위한 효율적인 방법을 제안하다. 이 방식은 GCP chip을 원 영상과 정합하여 기하보정 된 영상을 얻기 위해 사용될 수 있다. 제안한 방식은 웨이브렛 변환에 기반을 두고 있으며, 기존의 다른 방식과는 달리 영상분석이나 히스토그램 평활화와 같은 전처리를 필요로 하지 않는다.

• 전자공학회논문지T
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• 제36T권3호
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• pp.32-40
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• 1999

본 논문에서는 SEA (successive elimination algorithm) 기반의 고속 블록정합 움직임 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 블록 움직임 벡터가 탐색영역의 중앙에 편향되어 분포한다는 특성에 기반 하여 기존의 SEA보다 탐색영역에서 탐색점의 수를 줄임으로써 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 더 많은 연산량을 즐기기 위하여 제안된 기법은 블록정합에서 화소를 비교하는 연산량을 줄이는 RBMAD (reduced bits mean absolute difference) 정합기준과 블록정합에서 사용되는 화소의 수를 줄이는 부표본화 기법과 결합하였다. 제안된 기법은 완전탐색 (full-search, FS) 블록정합 알고리즘과 비슷한 성능을 유지하면서 기존의 고속 알고리즘보다 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.201-210
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• 2003

In this paper, we propose a new binocular stereo correspondence method by maximizing a fitness formulated by integrating two constraints of edge similarity and disparity smoothness simultaneously. The proposed stereopsis focusing to measure distances to leading vehicles on roads uses intensity gradients as matching attribute. In contrast to the previous work of area-based stereo matching, in which matching unit is a pixel, the matching unit of the proposed method becomes an area itself which is obtained by selecting a series of pixels enclosed by two pixels on the left and right boundaries of an object. This approach allows us to cope with real-time processing and to avoid window size selection problems arising from conventional area-based stereo.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권4호
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• pp.16-25
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• 2000

본 논문에서는 스테레오 정합 과정에서 좌우영상의 대응점(correspondence)를 구할 때 주변에 있는 화소의 변이(disparity)분포와의 경쟁을 통해 잡음에 강인한 변이 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 경쟁적 변이 검출 알고리즘은 스테레오 영상의 정합의 신뢰성을 높이기 위해 초기단계에서 확산과정을 통하여 정합척도(matching measure)를 집속토록 한다. 이는 정합시킬 영상 영역의 크기가 너무 작으면 잡음에 민감해지고 너무 크면 영상이 무디어 지는 단점을 보완하여 영상 영역의 크기가 확산 과정을 통해 해결되도록 한다. 두 번째 단계는 확산을 통하여 집속된 정합척도로부터 최소/최대값을 검출하는 것으로 정합척도 분포를 경쟁적으로 조절함으로써 잡음에 강인한 변이를 검출하도록 한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의한 실험결과로부터 자연영상의 경우 정합율이 약 6.96%향상되었다. 이러한 실험결과로부터 제안한 경쟁적 변이검출 알고리즘은 기존의 변이검출 알고리즘보다 더 신뢰성있는 변이검출 방법임을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.35-42
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• 2013

비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1393-1401
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• 2014

This paper presents an adaptive image interpolation method using a pixel-based neighbor embedding which is modified from the patch-based neighbor embedding of contemporary super resolution algorithms. Conventional interpolation methods for high resolution detect at least 16-directional edges in order to remove zig-zaging effects and selectively choose the interpolation strategy according to the direction and value of edge. Thus, they require much computation and high complexity. In order to develop a simple interpolation method preserving edge's directional shape, the proposed algorithm adopts the simplest Haar wavelet and suggests a new pixel-based embedding scheme. First, the low-quality image but high resolution, magnified into 1 octave above, is acquired using an adaptive 8-directional interpolation based on the high frequency coefficients of the wavelet transform. Thereafter, the pixel embedding process updates a high resolution pixel of the magnified image with the weighted sum of the best matched pixel value, which is searched at its low resolution image. As the results, the proposed scheme is simple and removes zig-zaging effects without any additional process.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.580-583
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• 2007

Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.224-241
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• 2015

Multiview plus depth (MVD) videos are widely used in free-viewpoint TV systems. The best-known technique to determine depth information is based on stereo vision. In this paper, we propose a novel local stereo matching algorithm which is radiometric invariant. The key idea is to use a combined matching cost of intensity and gradient based similarity measure. In addition, we realize an adaptive cost aggregation scheme by constructing an adaptive support window for each pixel, which can solve the boundary and low texture problems. In the disparity refinement process, we propose a four-step post-processing technique to handle outliers and occlusions. Moreover, we conduct stereo reconstruction tests to verify the performance of the algorithm more intuitively. Experimental results show that the proposed method is effective and robust against local radiometric distortion. It has an average error of 5.93% on the Middlebury benchmark and is compatible to the state-of-art local methods.