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문제 정의
- 또한 BILS 방법의 경우는 IKONOS vendor외에는 실질적으로 활용이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 BILS 방법의 이 같은 제한을 극복하고 .일반 유저들도 손쉽게 사용이 가능한 가상기준점을 활용한 갱신 방법을 통해 고품 질의 RPC 자료를 취득하였다.
- 본 연구에서는 IKONOS-2에서 기본적으로 제공하는 RPC 파일을 본 영상정합에 적합한 수준의 정확도를 갖도록 갱신하였다. 이는 제공되고 있는 RPC의 정확도가 20m 수준으로 본 연구에서 수행하는 영상정합 알 고리즘에 적용하기에는 상당히 부정확하다고 판단되었기 때문이다.
- 고도 값에 따라 변화되는 가상의 지상좌표를 우측영상으로 재투영하는 변환관계는 우측영상의 다항식비례 모형 계수를 통해 간단히 정의될 수 있다. 본 연구에서는 좌측영상에서 Canny 연산자를 통해 추출된 시작점 (seed points)에 대하여 대상공간의 고도 분포를 고려함으로써 정합시 해당 공액점의 탐색영역을 제한하고자 하였다. 즉, 대상지역의 고도 값의 범위를 여러 개의 구간으로 나누고 각 구간별 탐색구간을 선형으로 가정 함으로써 구간별 예상 공액점의 위치를 제한된 범위 내에서만 탐색하게 된다.
- 이에 본 연구에서는 다항식비례모형을 기하학적 모델로 정합영역의 제약조건(constraints)을 부여하는 영상 정합법을 제안하고, 현재까지 다항식비례모형을 센서모델로 채택하고 있는 고해상도 위성영상의 경우 자세한 처리과정이 알려지지 않았던 수치고도모형의 제작과정을 소개하고자 한다. .
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