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문제 정의
- 본 논문에서는 DubaiSat-1의 발사 후 검보정을 위하여 MTF 평가를 수행하였다. ISO 본 논문은 DuabaiSat-1 영상의 정확하고 신뢰할 수 있는 MTF를 평가하기 위하여 ISO 12233 표준에서 제시한 slanted-edge 방법을 이용하여 DubaiSat-1 위성영상의 MTF를 측정하였다.
제안 방법
- Fig. 14와 같이 주파수 도메인으로 변환한 다음, 최적의 Butterworth 필터 설계를 위한 ω0, nb 및 na를 주파수 도메인 변환 영상으로부터 실험적으로 결정하였다.
- 본 논문에서는 DubaiSat-1의 발사 후 검보정을 위하여 MTF 평가를 수행하였다. ISO 12233 표준에서 제시한 slanted-edge 방법을 이용하여 4개의 자연 타겟으로부터 MTF를 측정하였고, ESF에서 LSF로 계산 시, 노이즈의 증폭으로 인한 부정확한 MTF를 측정하는 것을 방지하기 위하여 Fermi 함수를 이용하여 ESF의 곡선적합을 수행하였다. 또한 우주 및 그리고 MTF 측정을 위한 ROI 사이즈는 120×80과 300×410 사이로 설정하여야 한다. 그러나 DubaiSat-1은 2.5 m (PAN)의 공간해상도를 가지기 때문에 전형적인 ROI 사이즈를 만족하는 인공 타겟을 촬영하기가 어려워서 자연 타겟을 선정하여 MTF를 측정하였다.
- 그리고 본 논문에서 MS 영상은 MTF 보상을 수행하지 않아도 충분히 MTF가 좋기 때문에 상대적으로 MTF가 떨어지는 PAN 영상에 대해서만 MTF 평가 및 영상복원을 수행하였다.
- 그리고 정확한 MTF를 측정하기 위하여 Fermi 함수에 의한 ESF의 곡선적합(curve fitting)을 수행하였고, 이와 같이 얻어진 ESF로부터 LSF를 계산하고, 다시 LSF로부터푸리에 변환을 수행하여 MTF를 계산하였다.
- 후)두바이팜 아일랜드">두바이 팜아일랜드 지역의 자연 타겟으로 추출한 수평 방향의 LSF와 수직 방향의 LSF로부터 PSF를 생성한 후, MTF 회선 커널을 제작하였고, 제작된 MTF 회선 커널을 이용하여 MTF 보상을 수행하였다. 제작된 MTF 회선 커널은 Fig.
- 그러나 MTF 보상을 수행한 영상은 영상의 선명도는 향상되지만 노이즈(noise)가 증가되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Butterworth 필터를 이용하여 MTF 보상으로 인하여 증가된 노이즈를 제거하였다.
- 또한 MTF를 측정하기 위하여 계산된 수평 방향의 LSF와 수직 방향의 LSF로부터 PSF를 생성한 다음, MTF 회선 커널을 제작하였고, 제작된 MTF 회선 커널로부터 MTF 보상을 수행하여 영상의 선명도(sharpness)를 향상시켰다.
- 후)계산시,">계산 시, 노이즈의 증폭으로 인한 부정확한 MTF를 측정하는 것을 방지하기 위하여 Fermi 함수를 이용하여 ESF의 곡선적합을 수행하였다. 또한 우주 및 대기 환경 및 시스템의 성능 저하로 인하여 손실된 정보를 복원하기 위하여 영상복원 기법 중의 하나인 MTF 보상과 노이즈 제거를 수행하였다.
- 먼저 Butterworth 필터를 설계하기 위한 차단주파수(ω0), nb 및 na를 결정하기 위하여 MTF 보상을 적용한 영상을 주파수 도메인으로 변환하였다.
- 먼저 slanted-edge 객체 주변에 ROI(region of interest)를 설정한 후, ROI 내의 영상 데이터를 선형화(linearization)한다. 그런 다음, 직선의 방정식을 이용하여 선형화된 영상 데이터로부터 경계선의 위치와 방향을 계산한다.
- 본 논문에서 제시한 slanted-edge 방법은 DubaiSat-1 발사 전, 실험실에서 측정한 MTF 값과 유사하게 측정됨으로써 정확하게 MTF를 측정한다는 것을 실험적으로 검증하였다(Hwang et al., 2008).
- 이와 같이 본 논문에서는 slanted-edge 방법을 이용하여 DubaiSat-1 위성영상의 MTF를 평가하였고, MTF 보상과 노이즈 제거를 수행하여 영상의 품질을 향상시켰다.
대상 데이터
- DubaiSat-1의 발사 후 검보정을 위한 MTF 평가 및 영상복원을 수행하기 위하여 DubaiSat-1에서 촬영된 영상 중, 2009년부터 2010년까지 촬영된 영상을 이용하였다. DubaiSat-1 카메라의 제원은 Table 2와 같으며, MTF 평가를 위하여 사용된 영상은 Table 3과 같다.
-
후)인공타겟으로부터">인공 타겟으로부터 정확한 MTF를 측정하기 위해서는 전형적으로 ROI 사이즈를 120×80과 300×410 사이로 설정하여야 한다. 그러나 2.5 m(PAN)의 공간해상도를 가지는 DuabaiSat-1 카메라로부터 전형적인 ROI 사이즈를 만족하는 인공 타겟을 촬영하는 것은 불가능하기 때문에 DubaiSat-1의 MTF 측정은 자연 타겟을 이용하였다. 본 논문에서는 MTF 측정을 위하여 균일한 밝기값으로 분포되어 있는
이론/모형
- 3. Flow-chart of the MTF measurement using ISO 12233 slanted-edge method with Fermi function(Hwang et al., 2008).
- MTF 보상을 위한 Wiener 필터는 PSF와 SNR(signal to noise ratio)을 이용하여 제작한다(강치호, 최해진, 2003). 일반적으로 위성영상을 이용하여 PSF를 생성하기 위해서는 위성에서 촬영된 경계 타겟(edge target)으로부터 추출된 MTF 보상을 적용하여 증가된 노이즈를 제거하기 위하여 Butterworth 필터를 이용하였다.
- 이와 같이 MTF 보상으로 인하여 증가된 노이즈는 오히려 영상의 품질을 떨어뜨리는 요소이기 때문에 이를 제거하여 영상을 개선해주어야 한다. 본 논문에서는 MTF 보상으로 인하여 증가된 노이즈를 제거하기 위하여 Butterworth 필터를 이용하였다. Butterworth 필터는 Chebyshev나 Elliptic 필터와 같은 필터들과는 달리 MTF 보상은 영상복원 기법 중의 하나로써 MTF 회선 커널을 이용하여 수행하게 된다. 본 논문에서는 MTF 회선 커널을 제작하기 위하여 Wiener 필터를 이용하였다.
- ESF의 곡선적합을 수행하기 위한 Fermi 함수를 이용하기 위해서는 먼저 총 10개의 미지수를 결정하여야 한다. 여기서, 10개의 미지수는 심플렉스 루틴(simplex routine) 기법을 이용하여 결정한다. 그리고 심플렉스 루틴을 적용하기 전, Fermi 함수의 미지수는 다음과 같이 초기화할 수 있다(Tzannes and Mooney, 1995).
성능/효과
- 그러나 Fig. 16(c)와 같이 노이즈 제거를 수행한 결과, 영상이 선명함을 유지함과 동시에 노이즈도 제거되어 영상의 품질이 원본 영상에 비해 향상된 것을 볼 수 있다.
- 5로 측정되었다. MTF는 원본 영상에서 측정한 MTF(평균 9.2%)보다 향상되었지만, SNR은 원본 영상의 SNR(106.1)보다는 낮아진 것을 볼 수 있다. 그러나 MTF 보상만을 수행한 영상의 SNR(61.
- 그리고 본 논문에서 제작된 MTF 회선 커널에 의한 MTF 보상과 Butterworth 필터에 의한 노이즈 제거의 적용이 Fig. 17에서 Fig. 20과 같은 다른 영상에서도 영상이 개선되는 것을 볼 수 있다.
- 그러나 영상의 선명도는 향상되었지만 노이즈도 증가하는 형상을 보이고 있다. 그리고 원본 영상의 SNR은 106.1이고, MTF 보상을 적용한 영상의 SNR은 61.8로 SNR이 감소된 것으로도 노이즈가 증가된 것을 확인할 수 있다. 따라서 위성영상의 품질을 유지 및 향상시키기 위해서는 MTF 보상을 적용한 후에는 반드시 영상의 노이즈를 제거하는 과정을 수행하여야 한다.
- 두 번째, 정확한 MTF를 측정하기 위해서는 균일한 밝기값으로 분포되어 있는 어두운 영역과 밝은 영역 사이에 경계 부분이 선명한 자연 혹은 인공 타겟을 이용하여야 하며, 자연 타겟보다는 인공 타겟을 이용하는 것이 수월하고 정확한 MTF 측정을 수행할 수 있다. 그리고 MTF 측정을 위한 ROI 사이즈는 120×80과 300×410 사이로 설정하여야 한다.
- 후)공간 해상도를">공간해상도를 가지는 DuabaiSat-1 카메라로부터 전형적인 ROI 사이즈를 만족하는 인공 타겟을 촬영하는 것은 불가능하기 때문에 DubaiSat-1의 MTF 측정은 자연 타겟을 이용하였다. 본 논문에서는 MTF 측정을 위하여 균일한 밝기값으로 분포되어 있는 자연 타겟을 선정하였지만, 인공 타겟과 같이 완벽하게 균일한 밝기값을 가지는 타겟이 아니기 때문에 MTF의 정확도에 오류를 줄 수 있다. Table 4는 4개의 타겟에 대해서 MTF를 측정한 결과이고, Fig.
- 세 번째, MTF 보상과 노이즈 제거를 수행하여 우주 및 대기 환경, 시스템의 성능 저하 등으로 인하여 손실된 정보를 복원해줌으로써 육안으로 보았을 때 영상의 품질이 향상된 것을 볼 수 있었으며, MTF는 원본 영상에서 측정된 MTF보다 11.9%로 향상되었다.
- 이와 같이 MTF를 측정한 결과 평균적으로 9.2%로 측정되었으며, 여러 가지의 영향(열악한 우주 환경, 대기 영향 및 시스템 성능 저하 등)을 받았음에도 DubaiSat-1이 안정적으로 수행한다는 것을 볼 수 있다.
- 정량적 분석 측면에서 보면 MTF 보상 및 노이즈 제거를 수행한 영상의 MTF는 평균 11.9%이고, SNR은 95.5로 측정되었다. MTF는 원본 영상에서 측정한 MTF(평균 9.
- 첫 번째, Fermi 함수에 의하여 ESF 곡선적합을 수행한 slanted-edge 방법을 이용하여 영상의 자연 타겟으로부터 MTF를 측정한 결과, 평균적으로 9.2%로 측정되어 DubaiSat-1 카메라가 안정적으로 영상을 촬영하는 것을 볼 수 있다.
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