기하보정 자동화를 위한 영상 GCP 데이터베이스 구축 Automatic satellite image geometric correction by combination of stereo matching and modified iterative hough transform원문보기
위성영상의 기하보정은 원격탐측분야에서 매우 중요한 과정이다. 지상기준점은 영상좌표와 지상좌표를 모두 알고 있는 점으로, 이를 통하여 기하보정을 수행함으로서 영상의 영상소들을 지도상의 좌표로 표현할 수 있다. 일반적으로 사용자가 수치지도를 통해 관측하거나 보다 정확한 지상좌표 관측을 위해서는 ...
위성영상의 기하보정은 원격탐측분야에서 매우 중요한 과정이다. 지상기준점은 영상좌표와 지상좌표를 모두 알고 있는 점으로, 이를 통하여 기하보정을 수행함으로서 영상의 영상소들을 지도상의 좌표로 표현할 수 있다. 일반적으로 사용자가 수치지도를 통해 관측하거나 보다 정확한 지상좌표 관측을 위해서는 DGPS 측량을 수행함으로써 지상기준점 정보를 취득한다. 충분한 수의 잘 분포된 지상기준점 취득은 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 과정으로 본 논문에서는 지상기준점 데이터베이스를 이용하여 지상기준점을 자동으로 취득하는 방법에 대해 기술하였다. 지상기준점 영상칩과 영상정합기법을 이용하여 지상기준점을 자동으로 취득하였으며 제안된 방법을 KOMPSAT, SPOT, IRS, IKONOS, 항공사진 등에서 취득한 영상칩에 적용하였다. 영상칩과 서로 다른 위성 센서로부터 생성된 영상의 정합을 시도하였으며 기하보정의 정확도를 평가하였다. 또한 오정합점에 의한 과대오차를 제거하기위하여 Modified Iterative Hough Transform (MIHT)을 이용한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법으로 자동화된 기하보정을 수행한 결과 수작업으로 수행한 결과와 비교하여 1 영상소 이내의 차이를 보였으며 칩영상의 크기는 정확도와 비용, 시간 등을 고려할 때 51 영상소가 최적으로 판명되었다. 또한, 영상좌표와 지상좌표간의 기하관계를 매개변수 영역에서 풀어 기하보정 과정에서 과대오차점이 포함되는 기존의 문제점을 해결할 수 있었다.
위성영상의 기하보정은 원격탐측분야에서 매우 중요한 과정이다. 지상기준점은 영상좌표와 지상좌표를 모두 알고 있는 점으로, 이를 통하여 기하보정을 수행함으로서 영상의 영상소들을 지도상의 좌표로 표현할 수 있다. 일반적으로 사용자가 수치지도를 통해 관측하거나 보다 정확한 지상좌표 관측을 위해서는 DGPS 측량을 수행함으로써 지상기준점 정보를 취득한다. 충분한 수의 잘 분포된 지상기준점 취득은 시간과 비용이 가장 많이 소요되는 과정으로 본 논문에서는 지상기준점 데이터베이스를 이용하여 지상기준점을 자동으로 취득하는 방법에 대해 기술하였다. 지상기준점 영상칩과 영상정합기법을 이용하여 지상기준점을 자동으로 취득하였으며 제안된 방법을 KOMPSAT, SPOT, IRS, IKONOS, 항공사진 등에서 취득한 영상칩에 적용하였다. 영상칩과 서로 다른 위성 센서로부터 생성된 영상의 정합을 시도하였으며 기하보정의 정확도를 평가하였다. 또한 오정합점에 의한 과대오차를 제거하기위하여 Modified Iterative Hough Transform (MIHT)을 이용한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법으로 자동화된 기하보정을 수행한 결과 수작업으로 수행한 결과와 비교하여 1 영상소 이내의 차이를 보였으며 칩영상의 크기는 정확도와 비용, 시간 등을 고려할 때 51 영상소가 최적으로 판명되었다. 또한, 영상좌표와 지상좌표간의 기하관계를 매개변수 영역에서 풀어 기하보정 과정에서 과대오차점이 포함되는 기존의 문제점을 해결할 수 있었다.
The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally mannual operations are done to id...
The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally mannual operations are done to identify image points corresponding to the points on a digital topographic map. In order to accurately measure ground coordinates of GCPs, differential global positioning system (DGPS) surveying are used. Acquiring sufficient numbers of well distributed GCPs is one of the most time-consuming and cost-consuming tasks. This paper describes the procedure of automatically extracting GCPs using GCP database. GCP image CHIP images and image matching technique are used for automatic extraction of GCPs. We tested our approach with extracted image CHIP images from KOMPSAT, SPOT, IRS, IKONOS satellite images and aerial photos. As a result, we successfully matched two points between the image CHIP images and satellite images which are recorded from different sensors and assessed within 1 pixel of the accuracy of geo-referencing. We also proposed the size of chip image is 51 by 51 pixel and proposed sa new algorithm using modified iterative hough transform for handling outliers in matching procedure.
The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally mannual operations are done to identify image points corresponding to the points on a digital topographic map. In order to accurately measure ground coordinates of GCPs, differential global positioning system (DGPS) surveying are used. Acquiring sufficient numbers of well distributed GCPs is one of the most time-consuming and cost-consuming tasks. This paper describes the procedure of automatically extracting GCPs using GCP database. GCP image CHIP images and image matching technique are used for automatic extraction of GCPs. We tested our approach with extracted image CHIP images from KOMPSAT, SPOT, IRS, IKONOS satellite images and aerial photos. As a result, we successfully matched two points between the image CHIP images and satellite images which are recorded from different sensors and assessed within 1 pixel of the accuracy of geo-referencing. We also proposed the size of chip image is 51 by 51 pixel and proposed sa new algorithm using modified iterative hough transform for handling outliers in matching procedure.
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