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방향코사인을 이용한 드론영상의 에피폴라 영상제작
Generation of Epipolar Image from Drone Image Using Direction Cosine 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.36 no.4, 2018년, pp.271 - 277  

김의명 (Department of GIS Engineering, Namseoul University) ,  최한승 (Department of GIS Engineering, Namseoul University) ,  홍송표 (Department of GIS Engineering, Namseoul University)

초록
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에피폴라 영상은 원 영상에서 y-시차를 제거한 영상으로 3차원 입체 모델을 생성하거나 지도를 제작하기 위해서 필수적인 기술이다. 에피폴라 영상 제작에는 두 영상에서 특징점을 정합한 후 상호표정요소를 추정하여 생성하는 방법과 외부표정요소를 결정한 후 두 영상의 기선과 회전각을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 입력 영상의 외부표정요소에서 방향코사인을 이용하여 에피폴라 영상을 제작하는 방법과 원 영상에서 에피폴라 영상으로 변환할 때 용이한 계산을 위하여 변환관계를 행렬을 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론의 적용성은 고정익과 회전익 드론에서 촬영한 영상을 이용하여 평가하였으며 그 결과 드론의 형태에 관계없이 에피폴라 영상이 적합하게 제작됨을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Generating an epipolar image which is removed a y-parallax from an original image is an essential technique for creating a 3D stereoscopic model or producing a map. In epipolar image production, there is a method of generating epipolar images by estimating the relative orientation parameters after m...

주제어

#에피폴라 영상   #방향코사인   #고정익 드론   #회전익 드론   #상호표정요소  

AI 본문요약
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제안 방법

  • 이에, 본 연구에서는 고해상도의 고정익, 회전익의 드론영상을 좌표축과 방향코사인을 이용하여 에피폴라 영상을 제작하고, 원 영상에서 에피폴라 영상으로 변환할 때 용이한 계산을 위하여 변환관계를 행렬을 이용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 검증하기 위해서 에피폴라 영상에서 공액점을 추출한 후 y-시차 및 3차원 위치의 정확도를 분석하였다.

대상 데이터

  • 연구대상지역은 Fig. 3과 같이 천안시 남서울대 지역으로 선정하였고, 촬영된 영상은 고정익 드론(eBee)과 회전익 드론(Phantom 4 pro)으로 구분하여 촬영하였다. Table 1과 같이 고정익 드론으로 촬영된 영상의 지상표본거리(GSD: Ground Sampling Distance)는 4cm이고, 회전익 드론으로 촬영된 영상의 지상표본거리는 3cm이다.

데이터처리

  • 5와 같이 동일한 지역에 8개의 검사점을 선정하였다. 정량적인 값은 고정익 드론과 회전익 드론으로 제작된 에피폴라 영상에서 검사점에 대한 공액점을 각각 관측한 후 공액점의 y-시차를 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)로 계산하였다. y-시차의 참값은 0으로 하였다.

이론/모형

  • 이를 위해 Mep와 KA행렬의 역행렬을 이용하며, 이때 렌즈 왜곡량 (∆x, ∆y)은 더해주어 좌우 영상의 밝기값을 가져온다. 좌우 영상의 밝기값을 가져올 때 보간법을 적용하여야 하며 본 연구에서는 공일차 보간법(bilinear interpolation)을 사용하여 에피폴라 영상을 제작하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
시차지도를 생성하기 위한 에피폴라 영상은 어떻게 구분되는가? , 2014). 시차지도를 생성하기 위한 에피폴라 영상은 두 영상에서 특징점을 정합한 후 상호표정요소를 추정 하여 생성하는 방법과 외부표정요소를 결정한 후 두 영상의 기선과 회전각을 이용하는 방법으로 구분할 수 있다(Mikhail et al., 2001; Kim and Kim, 2012; Kim and Kim, 2013).
에피폴라 영상이란 무엇인가? 에피폴라 영상은 원 영상에서 y-시차를 제거한 영상으로 3차원 입체 모델을 생성하거나 지도를 제작하기 위해서 필수적인 기술이다. 에피폴라 영상 제작에는 두 영상에서 특징점을 정합한 후 상호표정요소를 추정하여 생성하는 방법과 외부표정요소를 결정한 후 두 영상의 기선과 회전각을 이용하는 방법이 있다.
에피폴라(epipolar) 영상의 장점은 무엇인가? 에피폴라(epipolar) 영상제작은 3차원 입체 모델을 생성하거나 지도를 제작하기 위해서 필수적인 기술이며, 원 영상에서 y-시차(또는 종시차)를 제거한 영상이다. 이러한 영상은 스테레오 정합 시 동일한 지점을 찾을 때 탐색지역을 최소화할 수 있는 장점이 있으며 x-시차에 따라 시차지도(disparity map)를 생성할 수 있다(Han et al., 2014).
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참고문헌 (12)

  1. Ben-Artzi, G., Halperin, T., Werman, M., and Peleg, S. (2016), Epipolar geometry based on line similarity, 2016 23rd International Conference on, Pattern Recognition, ICPR, 4-8 December 2016, Cancun, Mexico, pp. 1865-1870. 

  2. Conen, N., Jepping, C., Luhmann, T., and Maas, H.-G. (2016), Rectification and robust matching using oriented image triplets for minimally invasive surgery, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 12-19 July 2016, Prague, Czech, Vol. III-3, pp. 27-34. 

  3. Han, D.I., Choi, J.H., and Chin, H.C. (2014), A real-time hardware architecture for image rectification using floating point processing, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, Vol. 51, No. 2, pp. 102-113. (in Korean with English abstract) 

  4. Hwa, J.H., Song, E.H., Lee, M.Y., Lee, B.K., and Lee, D.W. (2015), Development of an image processing algorithm for paprika recognition and coordinate information acquisition using stereo vision, Protected Horticulture and Plant Factory, Vol. 24, No. 3, pp. 210-216. 

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  5. Idrissa, M. and Beumier C. (2016), Generic epipolar resampling method for perspective frame camera and linear push-broom sensor, International Journal of Remote Sensing, Vol. 37, No. 15, pp. 3494-3504. 

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  6. Jang, W.S., Lee, C., and Ho, Y.S. (2012), Efficient depth map generation for various stereo camera arrangements, The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 37, No. 6, pp. 458-463. (in Korean with English abstract) 

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  7. Kim, E.M. and Hahm, C.H. (2005), Analysis of epipolar geometry of linear array scanner scenes, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 25, No. 2D, pp. 347-352. (in Korean with English abstract) 

  8. Kim, J.I. and Kim, T.J. (2012), Precise rectification of misaligned stereo images for 3D image generation, Journal of Broadcast Engineering, Vol. 17, No. 2, pp. 411-421. (in Korean with English abstract) 

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  9. Kim, J.I. and Kim, T.J. (2013), Development of photogrammetric rectification method applying bayesian approach for high quality 3D contents production, Journal of Broadcast Engineering, Vol. 18, No. 1, pp. 31-42. (in Korean with English abstract) 

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  10. Lee, S.J. and Choi, Y.S. (2016), Comparison of topographic surveying results using a fixed-wing and a popular rotary-wing unmanned aerial vehicle, Korean Society for Rock Mechanics, Vol. 26, No. 1, pp. 24-31. (in Korean with English abstract) 

  11. Mikhail, E.M., Bethel, J.S., and McGlone, J.C. (2001), Introduction to Modern Photogrammetry, John Wiley & Sons Inc., New York, N.Y. 

  12. Sung, S.M. and Lee, J.O. (2017), Accuracy assessment of parcel boundary surveying with a fixed-wing UAV versus rotary-wing UAV, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 35, No. 6, pp. 535-543. (in Korean with English abstract) 

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