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시계열 위성영상을 위한 효과적인 Super Resolution 기법
An Efficient Super Resolution Method for Time-Series Remotely Sensed Image 원문보기

한국공간정보학회지 = Journal of Korea Spatial Information Society, v.19 no.1, 2011년, pp.29 - 40  

정승균 (서울시립대학교 공간정보공학과) ,  최윤수 (서울시립대학교 공간정보공학과) ,  정형섭 (서울시립대학교 공간정보공학과)

초록
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정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

GOCI the world first Ocean Color Imager in Geostationary Orbit, which could obtain total 8 images of the same region a day, however, its spatial resolution(500m) is not enough to use for the accurate land application, Super Resolution(SR), reconstructing the high resolution(HR) image from multiple l...

주제어

#영상 상호정합   #방사 정규화   #영상 복윈  

참고문헌 (15)

  1. Brigham, E. Organ, 1988, The fast Fourier Transform and Its Application, (Prentive-Hall Internationa Editions). 

  2. Campbell, James. B., 1944, Introduction to Remote Sensing, New York : Guilford Press, 2nd Edition. 

  3. Gonzalez, Rafael C, Richard, E. Woods., Steven, L. Eddins., 2004, Matlab을 이용한 디지털 영상처리, Prentice-Hall : ITC Korean language. 

  4. Guizar-Sicairos, Manuel, Samuel, T. Thurman., James, R. Fienup., 2008, "Efficient subpixel image registration algorithmes," Opt. Lett. 33, 156-158. 

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  5. Huang, T. S., R., Y. Tsai, 1984, "Multi-frame image restoration and registration," Adv. Comput. Vis. Image Process., Vol. 1, pp. 317-339. 

  6. Lertrattanapanich, S., N., K. Bose., 2002, "High resolution formation from low resolution frames using Delaunay triangulation," IEEE Trans. Image Processing, Vol. 11, pp. 1427-441. 

  7. Park, Sung Cheol, Min Kyu, Prak., Moon Gi, Kang., 2003. "Super-Resolution Image Reconstuction : A Technial Overview," IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 20, No. 3, pp. 1-36. 

  8. Peleg, Shmuel, D, Keren, L. Schweitzer, 1992, "Improving image resolution using subpixel motion," CVGIP : Graph. Models Image Processing, Vol. 54, pp. 181-186 

  9. Teodosio, L., WaIter, Bender, 1993, "Salient video stills: Content and conte.-xt preserved," Proc. of the First ACM Int. Coni. on Multimedia, Vol. 10, pp. 39-46. 

  10. Wang, Zhou, Alan, C. Bovik, Hamid, R. Sheikh., Eero, P. Simoncelli., 2004, "Image Quality Assessment : From Error Visibility to Structural Similarity", IEEE Transaction on Image Processing, Vol 13, No, 4, pp. 600-612. 

  11. Zitova, Barbara, J, Flusser, 2004, "Image registration methods: A survey", Image Vis. Comput., Vol.21, No, 11, pp. 977-1000. 

  12. 구자용, 2000, "해상도 변화에 따른 공간 데이터의 구조특성 분석", 한국 GIS 학회지, Vol.8, No, 2, pp. 243-255. 

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  13. 박재민, 권혁종, 김병국, 2005, "확률적 접근법을 이용한 초해상도 영상복원", 한국 GIS 학회 2005년GIS/RS 공동 춘계학술대회, pp. 263-266. 

  14. 박재민, 정재승, 김병국, 2005, "A Study on Super Resolution Image", 한국GIS 학회지, Vol.13, No, 4, pp. 345-354 

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  15. 유복모, 토니 쉥크, 2003, 현대 디지털 사진 측량학, Pearson Education Korea. 

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