[논문]영상 매칭으로 생성된 DSM을 이용한 반자동 3차원 건물 외곽선 추출 기법 개발

김수현; 이수암

doi:10.7780/kjrs.2018.34.6.1.18

영상 매칭으로 생성된 DSM을 이용한 반자동 3차원 건물 외곽선 추출 기법 개발
Semi-automatic Extraction of 3D Building Boundary Using DSM from Stereo Images Matching 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.6 pt.1, 2018년, pp.1067 - 1087

김수현 ((주)쓰리디랩스 영상공학연구소) , 이수암 ((주)쓰리디랩스 영상공학연구소)

초록
AI-Helper

기존의 LiDAR 자료 기반의 건물 외곽선 추출 연구에서는 고정밀 포인트클라우드를 사용하여 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하고 이를 입력자료로 하여 건물 외곽선을 추출했다. 반면에 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM은 고정밀 포인트클라우드 자료와 달리 원시 자료인 포인트클라우드에 잡음과 비어있는 격자가 존재하기 때문에 완전한 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM에 사용자 입력을 통한 watershed segmentation 기법을 적용하여 반자동으로 건물의 3차원 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DSM 내 건물 영역을 표시하는 단순한 마커 정보만을 입력하기 때문에 사용자 입력을 최소화한 방식으로 건물의 3차원 외곽선을 생성할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In a study for LiDAR data based building boundary extraction, usually dense point cloud was used to cluster building rooftop area and extract building outline. However, when we used DSM generated from stereo image matching to extract building boundary, it is not trivial to cluster building roof top area automatically due to outliers and large holes of point cloud. Thus, we propose a technique to extract building boundary semi-automatically from the DSM created from stereo images. The technique consists of watershed segmentation for using user input as markers and recursive MBR algorithm. Since the proposed method only inputs simple marker information that represents building areas within the DSM, it can create building boundary efficiently by minimizing user input.

주제어

표/그림 (24)

그림 Fig. 1. Result of over separation by watershed algorithm.
그림 Fig. 2. Recursive MBR procedure of the first building (Kwak et al., 2012).
그림 Fig. 4. Procedure of morphological filtering.
그림 Fig. 3. Workflow of proposed method.
그림 Fig. 5. Drawing markers for watershed segmentation by user.
그림 Fig. 6. Filtering noise of the building boundary.
그림 Fig. 7. Extraction of Multi-level MBR.
그림 Fig. 8. Adjustment of MBR boundary.
그림 Fig. 9. Adjustment of multi-level MBR boundary.
그림 Fig. 10. Adjustment of multi-level MBR boundary.
그림 Fig. 11. Stereo Worldview-1 images.
그림 Fig. 12. Test area and image.
그림 Fig. 13. Original DSM and filtered DSM.
그림 Fig. 14. Main window of program.
그림 Fig. 15. Result of building boundary by using proposed method.
그림 Fig. 16. Reference data.
표 Table 1. Building boundaries extracted with DSM and overlapped boundaries on the LiDAR DSM
표 Table 1. Continued
표 Table 1. Continued
표 Table 2. Result of removing bulge area
표 Table 2. Continued
표 Table 3. 3D Building boundaries and overlapped boundaries on the original image
표 Table 3. Continued
표 Table 3. Continued

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존의 LiDAR 자료 기반의 건물 외곽선 추출 연구에서 건물 외곽선을 추출하는 방법은 무엇인가?	기존의 LiDAR 자료 기반의 건물 외곽선 추출 연구에서는 고정밀 포인트클라우드를 사용하여 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하고 이를 입력자료로 하여 건물 외곽선을 추출했다. 반면에 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM은 고정밀 포인트클라우드 자료와 달리 원시 자료인 포인트클라우드에 잡음과 비어있는 격자가 존재하기 때문에 완전한 자동으로 건물 지붕 영역을 분류하는데 어려움이 있다.
	MBR이란 무엇인가?	MBR은 영역 내에 존재하는 모든 정점을 포함하는임의 방향의 직사각형 중 최소 면적이 있는 직사각형을 의미한다(Freeman and Shapira, 1975; Chaudhuri and Samal, 2007). 단순 직사각형 건물의 MBR 생성은 Habib et al.
	본 연구에서 개발한 watershed segmentation 기법을 적용한 3차원 외곽선 추출 기법의 특징은 무엇인가?	따라서 본 논문에서는 스테레오 영상 정합을 통해 생성된 DSM에 사용자 입력을 통한 watershed segmentation 기법을 적용하여 반자동으로 건물의 3차원 외곽선을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DSM 내 건물 영역을 표시하는 단순한 마커 정보만을 입력하기 때문에 사용자 입력을 최소화한 방식으로 건물의 3차원 외곽선을 생성할 수 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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