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문제 정의
- 본 연구에서는 아리랑 위성 2호와 3호의 이 종 영상 조합에 대한 에피폴라 기하 분석 및 영상 생성을 수행하였다. 에피폴라 커브 형태의 경우 2차원 포물선의 형태를 보였으나, 에피폴라 영상 재배열시에는 3차 다항식의 활용을 통해 영상 변환 오차를 서브픽셀로 최소화시켜야 함을 알 수 있었다.
- 본 연구에서는 앞서 설명한 3차원 공간정보 획득을 위한 아리랑 위성군 활용의 극대화를 위해 아리랑 위성 2호와 3호 간의 이종 영상을 기반으로 3차원 디스플레이 및 영상 정합의 정확도, 효율성 향상을 위한 에피폴라 기하를 분석하고, 에피폴라 영상을 생성하였다. 연구방법으로는 piecewise 기법(Oh et al.
제안 방법
- (a)의 좌측영상 삼각형)을 좌측 영상 RPCs식을 이용하여 지상의 최저 및 최고 표고 값을 갖는 두 지상점으로 투영하고, 이를 다시 우측 영상의 RPCs를 이용하여 우측 영상으로 투영함으로써 두 영상점을 획득한다(그림 4
- 다음으로 생성된 에피폴라 영상의 종시차를 확인해보았다. 영상 전체에 걸쳐 육안으로 검사점을 획득하여 확인해본 결과, 표 4와 같이 종 시차가 1화소 내외로 분석되었다.
- 이를 통해 좌, 우 영상의 에피폴라 커브는 동일한 라인에 위치하게 되므로 종시차(y-시차)가 제거되고, 두 영상간의 종방향 해상도 또한 정규화될 수 있다. 다음으로 영상 샘플(컬럼)방향의 증가도가 지상 고도와 선형관계를 갖도록 재배열하여 횡시차(x-시차)량이 곧 지상의 표고 차이로 대응되도록 재배열하였다. 즉, 아리랑 위성 2호와 3호의 해상도가 다르므로 지상 고도에 대응되는 아리랑 위성 2호 영상의 횡방향 영상 범위를 고정하고, 이에 대응되는 아리랑 위성 3호 영상 범위를 계산하여 두 범위를 정규화함으로써 좌, 우 영상 간 횡방향 해상도 차이가 제거 되었다(Oh et al.
- 아리랑 위성 2, 3호 스테레오 한 세트를 에피폴라 영상 재배열하는데 매트랩 코드로 약 6분 소요되었다. 생성된 에피폴라 영상을 이용하여 각 조합별로 여색입체시를 제작하였으며 그 결과를 그림 7에 나타내었다. 영상 면적이 큰 것이 아리랑 위성 3호이며 작은 것이 아리랑 위성 2호 영상이다.
- 이때 지상 높이의 최소 최대는 실험 대상지의 표고를 모두 포함할 수 있도록 각각 0, 1000m로 설정하여 활용하였다. 선형성을 알아보기 위해 영상 라인(행) 증가 방향에 따른 직선 방정식으로 모델링 해보았고, 모델링 결과 영상 샘플(컬럼) 방향의 잔차를 y축에 표시하였다. 그림 5에서와 같이 직선 모델링은 적게는 4화소에서 25화소에 이르는 잔차를 보였으며, 이는 에피폴라 커브가 직선에서 크게 벗어나는 2차원 포물선의 형태를 보임을 알 수 있었다.
- 아리랑 위성 2호와 3호 각각의 촬영 방위는 그림으로 나타내어 비교하였다(그림 3). 아리랑 위성 2호의 경우 동쪽(방위각 91.
- 아리랑 위성 2호와 3호 총 4가지 조합에 대해 에피폴라 영상 재배열을 실시하였으며, 영상 재배열시 bilinear 방법을 사용하였다. 그림 6은 K2(1)-K3(1) 조합에 대해 생성한 에피폴라 커브가 영상 생성을 통해 어떻게 바뀌었는지를 보여주고 있다.
- 앞서 수행한 에피폴라 커브 분석을 바탕으로, 아리랑 위성2호와 아리랑 위성 3호 영상간의 에피폴라 영상 재배열을 실시하였다. 앞서 piecewise 기법으로 영상 전역에 걸쳐 좌, 우 영상의 에피폴라 커브를 도출한 후, 각각의 커브를 동일한 영상 라인(행)으로 직선화하여 재배열하였다.
- 에피폴라 기하 분석을 위해 영상 전반에 걸친 에피폴라 커브를 생성하였다. 그림 4에서 나 타낸 piecewise 기법(Oh et al.
- 본 연구에서는 앞서 설명한 3차원 공간정보 획득을 위한 아리랑 위성군 활용의 극대화를 위해 아리랑 위성 2호와 3호 간의 이종 영상을 기반으로 3차원 디스플레이 및 영상 정합의 정확도, 효율성 향상을 위한 에피폴라 기하를 분석하고, 에피폴라 영상을 생성하였다. 연구방법으로는 piecewise 기법(Oh et al., 2010)을 적용하여 이종 영상간의 에피폴라 커브를 생성하였고, 아리랑 위성 2호, 3호가 동일한 공간 해상도 및 시차를 갖도록 에피폴라 영상을 제작한 후 종시차 비교를 통해 스테레오 영상의 품질을 평가하였다.
- 영상 재배열을 위한 변환식으로는 에피폴라 커브가 2차 포물선의 형태를 보임에 따라 2차 다항식과 3차 다항식을 적용해 보았으며, 표 3 에 영상 재배열에 따른 다항식의 잔차를 제시하였다. 표 3에서와같이 2차 다항식을 활용하였을 경우 0.
- 앞서 설명한 piecewise 방법에 따라 아리랑 위성2호와 3호 조합별로 에피폴라 커브를 생성 하였다(그림 5). 이때 지상 높이의 최소 최대는 실험 대상지의 표고를 모두 포함할 수 있도록 각각 0, 1000m로 설정하여 활용하였다. 선형성을 알아보기 위해 영상 라인(행) 증가 방향에 따른 직선 방정식으로 모델링 해보았고, 모델링 결과 영상 샘플(컬럼) 방향의 잔차를 y축에 표시하였다.
대상 데이터
- 실험 대상지는 대구 지역이며 도시를 포함한 산악지형까지 포함되었다. 지형의 기복은 약 500m 범위를 보이는 지역이다.
- 지형의 기복은 약 500m 범위를 보이는 지역이다. 해당 대상지에 대해 아리랑 위성 2호가 2009년 12월 및 2010년 2월에 촬영되었고, 아리랑 위성 3호 스테레오 영상이 2014년 3월에 스테레오 모드로 촬영되었다. 실험에 사용된 흑백(panchromatic)영상과 그 제원은 그림 2와 표 1에 제시되었다.
이론/모형
- 에피폴라 기하 분석을 위해 영상 전반에 걸친 에피폴라 커브를 생성하였다. 그림 4에서 나 타낸 piecewise 기법(Oh et al., 2010)을 통해 에피폴라 커브를 영상 전체에 대해 생성하였다. 첫째, 좌측 영상에서 선택된 임의의 한 점(그림 4(a)의 좌측영상 삼각형)을 좌측 영상 RPCs식을 이용하여 지상의 최저 및 최고 표고 값을 갖는 두 지상점으로 투영하고, 이를 다시 우측 영상의 RPCs를 이용하여 우측 영상으로 투영함으로써 두 영상점을 획득한다(그림 4(a) 의 우측영상).
- 앞서 설명한 piecewise 방법에 따라 아리랑 위성2호와 3호 조합별로 에피폴라 커브를 생성 하였다(그림 5). 이때 지상 높이의 최소 최대는 실험 대상지의 표고를 모두 포함할 수 있도록 각각 0, 1000m로 설정하여 활용하였다.
- 2m의 차이를 보이며, 영상의 크기는 아리랑 위성 2호가 약 15km×15km, 아리랑 위성 3호가 약 19km×19km로서 아리랑 위성 3호가 가로세로 약 4km씩 더 크다. 영상 전반에 걸쳐 획득된 지상기준점을 활용하여 평균제곱근 오차(RMSE)가 1화소에 이르도록 Affine 변환식(Fraser and Hanley, 2005; Lee and So, 2009)을 이용하여 RPCs를 조정한 후 활용하였다.
성능/효과
- 계산된 수렴각은 최소 22.9°에 서 최대 35.9°범위를 보이며, K2(1)과 K3(2) 의 조합이 35.9°로서 스테레오 취득각도로는 가장 적합하였다.
- 5화소 이하로 줄어듦을 확인할 수 있었다. 따라서 3차 다항식에 기반한 영상 재배열을 통해 변환 오차로 인한 오차 누적을 최소화할 수 있음을 실험 결과로 도출할 수 있었다. 이는 영상 전반에 걸쳐 유도된 여러 에피폴라 커브들이 조금씩 다른 형태를 보이기 때문이다.
- 영상 면적이 큰 것이 아리랑 위성 3호이며 작은 것이 아리랑 위성 2호 영상이다. 스테레오 조합에 따라 지형의 방향 또한 달라지게 나타났으나 지상 좌표 계산 등에는 아무런 문제가 없으며, 입체 안경을 이용한 육안 확인결과 하천 주변과 같이 촬영 시기의 차이로 인한 변화지역을 제외하고는 성공적인 에피폴라 영상 제작이 이루어졌음을 확인할 수 있었다.
- 에피폴라 커브 형태의 경우 2차원 포물선의 형태를 보였으나, 에피폴라 영상 재배열시에는 3차 다항식의 활용을 통해 영상 변환 오차를 서브픽셀로 최소화시켜야 함을 알 수 있었다. 에피폴라 영상 생성 결과, 실험에 사용된 영상들이 4년에 이르는 큰 시기 차이를 보임에도 불구하고 하천지역과 같이 시기에 따라 변화하는 지역을 제외하고는 성공적으로 3차원 디스플레이가 가능하였고, 영상 전반에 걸친 종시차 평가 결과 1화소 내외로 확인됨에 따라 3차원 디스플레이 뿐 아니라 3차원 디지타이징, 매칭 등의 활용 분야에서도 효율적으로 사용 가능함을 알 수 있었다. 향후 본 논문에서 사용된 시기 차이가 큰 영상 조합 이외에 유사시기에 촬영된 아리랑 위성 2호, 3호 조합을 이용하여 에피폴라 영상을 생성하고 이를 통해 자동화된 고해상도 지형정보 추출, 변화탐지 등에 대한 연구가 필요하다.
- 본 연구에서는 아리랑 위성 2호와 3호의 이 종 영상 조합에 대한 에피폴라 기하 분석 및 영상 생성을 수행하였다. 에피폴라 커브 형태의 경우 2차원 포물선의 형태를 보였으나, 에피폴라 영상 재배열시에는 3차 다항식의 활용을 통해 영상 변환 오차를 서브픽셀로 최소화시켜야 함을 알 수 있었다. 에피폴라 영상 생성 결과, 실험에 사용된 영상들이 4년에 이르는 큰 시기 차이를 보임에도 불구하고 하천지역과 같이 시기에 따라 변화하는 지역을 제외하고는 성공적으로 3차원 디스플레이가 가능하였고, 영상 전반에 걸친 종시차 평가 결과 1화소 내외로 확인됨에 따라 3차원 디스플레이 뿐 아니라 3차원 디지타이징, 매칭 등의 활용 분야에서도 효율적으로 사용 가능함을 알 수 있었다.
- 다음으로 생성된 에피폴라 영상의 종시차를 확인해보았다. 영상 전체에 걸쳐 육안으로 검사점을 획득하여 확인해본 결과, 표 4와 같이 종 시차가 1화소 내외로 분석되었다. 그림 8은 K2(1)-K3(1) 에피폴라 영상에 대해 영상 전반에 걸쳐 확인해 본 종시차의 예를 보여주고 있다.
- 그림 5에서와 같이 직선 모델링은 적게는 4화소에서 25화소에 이르는 잔차를 보였으며, 이는 에피폴라 커브가 직선에서 크게 벗어나는 2차원 포물선의 형태를 보임을 알 수 있었다. 좌, 우측 영상의 커브가 영상 라인(행) 증가에 따라 약간 다르게 나타났으며, 영상 조합에 따라 그 형태 및 선형성의 정도 또한 달라짐을 알 수 있었다.
- 영상 재배열을 위한 변환식으로는 에피폴라 커브가 2차 포물선의 형태를 보임에 따라 2차 다항식과 3차 다항식을 적용해 보았으며, 표 3 에 영상 재배열에 따른 다항식의 잔차를 제시하였다. 표 3에서와같이 2차 다항식을 활용하였을 경우 0.5화소을 초과하는 잔차가 발생하여 모델링에 따른 오차가 포함될 수 있음을 알 수 있었으며, 3차 다항식을 활용한 경우 모든 잔차가 0.5화소 이하로 줄어듦을 확인할 수 있었다. 따라서 3차 다항식에 기반한 영상 재배열을 통해 변환 오차로 인한 오차 누적을 최소화할 수 있음을 실험 결과로 도출할 수 있었다.
후속연구
- 앞서 언급한 것과 같이 아리랑 위성 2호와 아리랑 위성 3호 두 고해상도 위성을 운용하고 있고, 또한 아리랑 위성 3A 또한 예정되어 있으므로, 위성 군(群) 운용의 장점을 살려, 유사한 시간대에 동일 대상지에 대해 아리랑 위성 영상을 취득한다면 데이터 취득 효율을 해치지 않고서도 1m급 3차원 공간 정보를 제공할 수 있을 것이다.
- 에피폴라 영상 생성 결과, 실험에 사용된 영상들이 4년에 이르는 큰 시기 차이를 보임에도 불구하고 하천지역과 같이 시기에 따라 변화하는 지역을 제외하고는 성공적으로 3차원 디스플레이가 가능하였고, 영상 전반에 걸친 종시차 평가 결과 1화소 내외로 확인됨에 따라 3차원 디스플레이 뿐 아니라 3차원 디지타이징, 매칭 등의 활용 분야에서도 효율적으로 사용 가능함을 알 수 있었다. 향후 본 논문에서 사용된 시기 차이가 큰 영상 조합 이외에 유사시기에 촬영된 아리랑 위성 2호, 3호 조합을 이용하여 에피폴라 영상을 생성하고 이를 통해 자동화된 고해상도 지형정보 추출, 변화탐지 등에 대한 연구가 필요하다.
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