많은 응용분야에서 단일 자료가 가진 한계를 극복하기 위해 다중 자료를 이용하여 통합 활용하는 기법이 요구되고 있다. 특히, 서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상의 공간해상도를 향상시키는 영상융합과 두 자료간의 상호 관계를 설정하는 영상등록에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 융합기법 에 대해 고찰하였다. 또한, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간에 패치를 이용한 영상정합 기법을 적용하여 해석하였다. 본 연구를 통해 영상 융합에서 시각적 분석 및 통계적 분석 결과 HPF, MWD 융합기법이 가장 좋은 성과를 나타냈었으며, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상으로부터 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치를 추출함으로써 효과적인 영상등록이 가능하였다.
많은 응용분야에서 단일 자료가 가진 한계를 극복하기 위해 다중 자료를 이용하여 통합 활용하는 기법이 요구되고 있다. 특히, 서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상의 공간해상도를 향상시키는 영상융합과 두 자료간의 상호 관계를 설정하는 영상등록에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 융합기법 에 대해 고찰하였다. 또한, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간에 패치를 이용한 영상정합 기법을 적용하여 해석하였다. 본 연구를 통해 영상 융합에서 시각적 분석 및 통계적 분석 결과 HPF, MWD 융합기법이 가장 좋은 성과를 나타냈었으며, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상으로부터 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치를 추출함으로써 효과적인 영상등록이 가능하였다.
Data integration techniques are becoming increasing1y important for conquering a limitation with a single data. Image fusion which improves the spatial and spectral resolution from a set of images with difffrent spatial and spectral resolutions, and image registration which matches two images so tha...
Data integration techniques are becoming increasing1y important for conquering a limitation with a single data. Image fusion which improves the spatial and spectral resolution from a set of images with difffrent spatial and spectral resolutions, and image registration which matches two images so that corresponding coordinate points in the two images correspond to the same physical region of the scene being imaged have been researched. In this paper, we compared with six image fusion methods(Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, and MWD) with panchromatic and multispectral images of IKONOS and developed the registration method for applying to SPOT-5 satellite image and RADARSAT SAR satellite image. As the result of tests on image fusion and image registration, we could find that MWD and HPF methods showed the good result in term of visual comparison analysis and statistical analysis. And we could extract patches which depict detailed topographic information from SPOT-5 and RADARSAT and obtain encouraging results in image registration.
Data integration techniques are becoming increasing1y important for conquering a limitation with a single data. Image fusion which improves the spatial and spectral resolution from a set of images with difffrent spatial and spectral resolutions, and image registration which matches two images so that corresponding coordinate points in the two images correspond to the same physical region of the scene being imaged have been researched. In this paper, we compared with six image fusion methods(Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, and MWD) with panchromatic and multispectral images of IKONOS and developed the registration method for applying to SPOT-5 satellite image and RADARSAT SAR satellite image. As the result of tests on image fusion and image registration, we could find that MWD and HPF methods showed the good result in term of visual comparison analysis and statistical analysis. And we could extract patches which depict detailed topographic information from SPOT-5 and RADARSAT and obtain encouraging results in image registration.
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문제 정의
SPOT-5 위성영상은 2003년 4월 14일에 취득된 영상이며, RADARSAT SAR 위성영상은 1998년 5월 25일 촬영된 영상이다. 두 영상의 취득시기에서 차이가 있으나 본 연구에서는 이러한 시기적 차이를 극복할 수 있는 패치 정합 기법을 적용하여 가능성을 검증하고자 하였다. 먼저 각각의 위성영상에서 패치를 추출하고 각 패치 간 비용함수를 계산하여 동일성을 판단하여 두 영상의 변환식을 계산하였다.
본 연구에서는 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법들을 이용하여 IKONOS 전정색 위성영상과 다중분광(multispectral) 위성영상에 적용하여 IKONOS 위성영상에 적합한 융합기법과 RADARSAT SAR 위성 영상과 SPOT-5 위성영상 간에 패치를 이용한 영상 등록 기법을 적용하여 이종 자료간의 최적의 통합 기법을 제시하고자 하는데 의의를 두고 있다.
극대화시키는데 목적이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 전정색 영상과 저해상도의 다중분광 영상을 이용하여 영상의 정보추출을 최대한 수행할 수 있도록 하기 위하여 영상융합 기법을 적용하여 시범지역을 관측하고 해석하였다. 영상융합기법으로는 Brovey, CN(Color Normalized), HPF(High-Pass Filter), IHS(Intensity Hue Saturation), PCA (Principle Component Analysis), MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition)기법을 이용하였다.
본 연구에서는 이종 센서로부터 취득된 자료에 대해 패치를 추출하고 패치에 대한 정합을 수행하여 이종 위성영상을 등록하는 기법에 대해 연구하고자 하였다. 패치는 이종 위성영상에서 공통적으로 나타나는 지형정보를 이용하였다.
제안 방법
위성영상을 이용하였다. 각각의 영상에 대해 수동으로 동일점을 선택한 후 영역기준 등록의 밝기값 상관도를 이용하여 동일점을 최종 선정하였다. 두 영상간의 기하학적 변환식은 부등각 사상변환을 통해 결정하였으며 공일차보간법에 의해 영상을 재배열한 후 융합기법들을 적용하였다.
두 영상간의 기하학적 변환식은 부등각 사상변환을 통해 결정하였으며 공일차보간법에 의해 영상을 재배열한 후 융합기법들을 적용하였다. 그리고 지역적 특성에 대한 융합 결과를 분석하기 위해 수계 및 농지 지역, 삼림지역, 도심지역으로 구분하여 연구를 수행하였다.
두 영상의 취득시기에서 차이가 있으나 본 연구에서는 이러한 시기적 차이를 극복할 수 있는 패치 정합 기법을 적용하여 가능성을 검증하고자 하였다. 먼저 각각의 위성영상에서 패치를 추출하고 각 패치 간 비용함수를 계산하여 동일성을 판단하여 두 영상의 변환식을 계산하였다. 영상간의 변환식은 다항식 변환모형(polynomial transform)을 이용하였으며, RADARSATSAR 위성영상을 기준으로 SPOT-5 위성영상을 재배열하여 영상 등록을 수행하였다.
본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 영상에 대해서 기존의 Brovey, CN, HPF, IHS, PCA, MWD 융합기법과 SPOT-5 위성영상과 RADARSAT 위성영상에 대해 패치정합을 이용한 영상등록 기법을 적용하여 비교고찰 한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
패치는 이종 위성영상에서 공통적으로 나타나는 지형정보를 이용하였다. 이종 위성 영상 등록을 위하여 각 영상에서 패치들을 추출하고 추출된 패치의 영역 경계정보를 이용하여 중심점을 계산하였다. 그리고 추출된 중심점을 정합하고자 하는 두 개의 영상에서 접합점으로 사용하였다.
RADARSAT SAR 위성영상과 SPOT-5 위성영상으로 부터 추출된 패치들을 나타낸 것이다. 추출된 각각의 패치들간의 상관성을 비교하기 위하여 패치의 크기(폭, 높이), 면적, 둘레 길이를 계산하고 비용함수값을 비교하여 영상등록을 수행하였다. 표 4는 각 위성영상에서 패치들의 중심좌표를 계산하여 표현한 것이다.
또한이 방법은 영상에서 나타나는 잡영을 제거할 수도 있고 선형 향상을 위해서도 사용할 수 있다. 형태분석 방법에는 이진 영상에서의 형태분석 방법과 전정색 영상에서의 형태 분석 방법이 있는데, 본 연구에서는 밝기값 분석으로 임계값을 설정하여 이진화한 영상의 형태분석 방법을 이용하였다.
대상 데이터
영상 융합을 위해 선정한 시범지역은 대전지역이며, 1999년 11월 4일에 촬영된 IKONOS 전정색 위성영상과 다중분광 위성영상을 이용하였다. 각각의 영상에 대해 수동으로 동일점을 선택한 후 영역기준 등록의 밝기값 상관도를 이용하여 동일점을 최종 선정하였다.
이종 위성영상 간 등록을 위해 광학 위성영상 중 이용되고 있는 SPOT-5 위성 영싱과 RADARSAT SAR 위성 영상을 이용하였다. SPOT-5 위성영상은 2003년 4월 14일에 취득된 영상이며, RADARSAT SAR 위성영상은 1998년 5월 25일 촬영된 영상이다.
이론/모형
각각의 영상에 대해 수동으로 동일점을 선택한 후 영역기준 등록의 밝기값 상관도를 이용하여 동일점을 최종 선정하였다. 두 영상간의 기하학적 변환식은 부등각 사상변환을 통해 결정하였으며 공일차보간법에 의해 영상을 재배열한 후 융합기법들을 적용하였다. 그리고 지역적 특성에 대한 융합 결과를 분석하기 위해 수계 및 농지 지역, 삼림지역, 도심지역으로 구분하여 연구를 수행하였다.
또한 중심점을 영상의 변환함수에서는 매개변수로 정의하였다. 본 연구에서 패치를 추출하기 위해서 형태분석 기법(morphology analysis method)을 이용하였다. 형태분석 방법은 많은 부분에서 활용도가 높고 접근 방법에 따라 매우 높은 성과를 기대할 수 있으며 전체 영상에서의 기본적인 특성을 유지하면서 형태의 변화를 가져 올 수 있다.
먼저 각각의 위성영상에서 패치를 추출하고 각 패치 간 비용함수를 계산하여 동일성을 판단하여 두 영상의 변환식을 계산하였다. 영상간의 변환식은 다항식 변환모형(polynomial transform)을 이용하였으며, RADARSATSAR 위성영상을 기준으로 SPOT-5 위성영상을 재배열하여 영상 등록을 수행하였다.
본 연구에서는 고해상도의 전정색 영상과 저해상도의 다중분광 영상을 이용하여 영상의 정보추출을 최대한 수행할 수 있도록 하기 위하여 영상융합 기법을 적용하여 시범지역을 관측하고 해석하였다. 영상융합기법으로는 Brovey, CN(Color Normalized), HPF(High-Pass Filter), IHS(Intensity Hue Saturation), PCA (Principle Component Analysis), MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition)기법을 이용하였다. Brovey 융합기법과 CN 융합기법은 IHS나 PCA 융합기법과 달리 간단한 수식에 의해 이루어지며, HPF 융합기법은 저해상도 다중분광 영상의 각 분광밴드에 저역통과필터를 적용시켜 분광해상도를 유지하면서 저주파 성분을 추출하고, 고해상도 전정색 영상에 대해서는 고역통과필터를 적용시켜 공간해상도 정보를 강조하면서 고주파 성분을 추출한다.
성능/효과
결과를 비교 분석한 결과이다. Band-1 에 대해서 상관성을 분석해 보면 Brovey 융합 기법이 가장 높은 상관성(상관계수=0.0.81596)을 나타내었으며, CN 방법이 두 번째로 높은 상관성(상관계수=0.80628)을 나타내었다. Band-2에대한 통계적 분석은 PCA 융합 기법이 가장 높은 상관성 (싱관계수=0.
88551)을 나타내었다. Band-2 영상에서도 Band-1 와 마찬가지로 HPF 융합 방법이 가장 높은 상관성(상관계수 =0.87944)을 보여주고 있고, MWD 융합 방법 이 두 번째로 높은 상관성(상관계수=0.86952)을 가지고 있음을 알 수 있었다. 다른 융합 방법들은 상관계수 값의 차이가 매우 크게 나타났는데, 그것은 특정밴드에 반응하는 분광정보 값의 차이가 크게 발생하기 때문으로 추측되며, 특히, Brovey 기법이나 CN 기법에서 이런 현상이 두드러지게 발생하였다.
80628)을 나타내었다. Band-2에대한 통계적 분석은 PCA 융합 기법이 가장 높은 상관성 (싱관계수=0.79494)을 나타내었으며, Band-3에서도 PCA 융합 기법이 가장 높은 상관성(상관계수=0.77468)을 나타내었다. 통계적 분석 기법에 대해 각각의 결과를 종합 분석해보면 삼림지 영상의 경우에는 어느 기법 가장 좋은 결과를 나타내는지 구분하기가 어려우며, 시각적으로 판단할 때, MWD 융합 기법이 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 것으로 판단된다.
각각의 특징을 가진 샘플 영상에서 Brovey, CN, HPF, IHS, PCA, MWD 융합 방법을 실행해 본 결과, HPF 방법과 MWD 방법이 어떤 영상에서도 가장 높은 상관성을 가지고 있으며 다른 융합 방법들은 영상의 지 역적 특징에 따라 상관계수 값의 차이가 큰 것을 알 수 있었다. 그러나 MWD 방법의 경우에는 원영상의 분광정보 왜곡 정도가 낮았으며, 시각적인 비교에서 HPF 방법보다 나은 결과를 나타내었다.
그러나 MWD 방법의 경우에는 원영상의 분광정보 왜곡 정도가 낮았으며, 시각적인 비교에서 HPF 방법보다 나은 결과를 나타내었다. 따라서 MWD 방법이 어떤 지역에도 범용적으로 사용이 가능한 방법이라고 판단되었다.
둘째, 영상 필터링을 기반으로 수행되는 HPF와 MWD 융합 기법 결과, 고해상도 전정색 영상의 경계 특성 정보가 강하게 나타났으며, 필터의 크기와 웨이블렛 분해 단계가 증가할수록 경계특성이 두드러지게 나타났다.
셋째, 고해상의 공간해상도를 가진 광학 SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간의 영상등록을 위해 각각의 영상에서 패치를 추출한 결과, 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치가 추출되었다. 또한 다중 센서 및다중 시기의 영상 간에 패치 등록 기법을 적용할 경우, 선형 경계정보를 부가적으로 이용하는 것이 보다 정확한 결과를 얻을 것으로 사료된다.
그 다음으로 IHS, PCA, CN, Brovey 방법의 순서대로 높은 상관성을 가지고 있다. 수계 및 농지 영상과 마찬가지고 통계적 분석과 시각적 분석을 통해 MWD 융합기법이 가장 좋은 결과를 나타내었다.
영상의 상관성을 분석해 보면 HPF 융합 방법이 가장 높은 상관성(상관계수=0.81122)을 보이고 있고, MWD 방법이 두 번째로 높은 상관성(상관계수=0.81008)을 가지고 있었다. 그 다음으로 IHS, PCA, CN, Brovey 방법의 순서대로 높은 상관성을 가지고 있다.
첫째, 영상 융합에 대해 시각적 분석과 통계적 분석 결과, 수계 및 농지 지역, 도심 지역에 대한 융합 결과, HPF 융합 기법과 MWD 융합 기법이 가장 좋은 결과를 나타내었으며, 삼림지역의 경우, Brovey, CN 융합 기법이 좋은 결과를 나타내었다.
77468)을 나타내었다. 통계적 분석 기법에 대해 각각의 결과를 종합 분석해보면 삼림지 영상의 경우에는 어느 기법 가장 좋은 결과를 나타내는지 구분하기가 어려우며, 시각적으로 판단할 때, MWD 융합 기법이 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 것으로 판단된다.
후속연구
표현할 수 있는 패치가 추출되었다. 또한 다중 센서 및다중 시기의 영상 간에 패치 등록 기법을 적용할 경우, 선형 경계정보를 부가적으로 이용하는 것이 보다 정확한 결과를 얻을 것으로 사료된다.
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