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문제 정의
- 또한 센서모델이 수립된 단영상의 정밀 기하학보정을 통해 정사영상을 생성하였다. 이 때 고해상도 영상처리에 따른 메모리 부족 문제와 수행속도 저하가 발생할 수 있음을 발견하고 이에 대한 해결방안을 모색하였다. 아울러 본 연구에서는 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 생성된 DEM 과 정사영상의 정확도를 평가하였다.
- 실험 중 예로 QUICKBIRD, SPOT5 의 경우 Bmp 파일로 변환시 영상의 용량이 500 M 가 휠씬 넘어 스테레오 영상을 입력시 1G 이상의 메모리가 필요하고 피라미드 방식 적용시 정합 후보점(seed)의 개수가 기하급수적으로 늘어나 메모리 풀 현상으로 인한 오류를 발생시킨다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 영상 입력시 정합에 필요한 최소한의 메모리만을 할당하고 해제시키는 영상 부분입력 알고리즘과 DEM의 정확도를 유지시키면서 정합 후보점의 개수를 최소한으로 줄이는 알고리즘에 대해 연구하였다.
- 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 영상 부분 입력 알고리즘을 고안하였다. 이 알고리즘은 정합시 해당 지점의 정합을 수행하기 위한 최소한의 메모리만을 할당하여 필요한 픽셀값만을 읽어들이고 정합 수행 후 다시 메모리를 해제시키는 방식이다.
- 따라서 정합 후보점이 천만개에 달했을 때 300 M 가 넘는 메모리가 소요되고 영상을 적재한 상태에서 가용메모리가 작을 경우 이로 인해 메모리 부족현상이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정확도를 최대한으로 유지시키면서 seed 를 최소한으로 줄이는 방법을 고안하였다. 기존방식에서는 하위레벨 정합 성공점 중 일정 상관계수 이상인 점들을 모두 seed 로 사용하였다.
- 본 연구에서는 Image Quality 에 따른 DEM 생성 결과의 차이를 비교해 보았다. 여기서 Image Quality 란 영상의 선명도나 얼마나 촬영지역을 사실적으로 표현할 수 있느냐에 따라 달라지게 된다.
- 영상이 선명하고 해당 지역의 실제 밝기값을 잘 표현하고 있으며 왜곡이 없을 수록 좋은 Quality 를 가진 영상이라고 할 수 있다. 이러한 영상의 Quality는 DEM 생성 결과에 큰 영향을 끼치며 실험을 통해 이를 확인해 보았다.
- 생기게 된다. 따라서 본 연구에서는 DTED 데이터로부터 해당지역의 높이값을 얻어 이를 이용하여 정사보정을 수행하였다. 그런데 QUICKBIRD 와 같이 영상의 용량이 매우 크고 해상도가 높을 경우 수행시간이 매우 길어지는 문제점이 있음을 확인하였다.
- 그런데 QUICKBIRD 와 같이 영상의 용량이 매우 크고 해상도가 높을 경우 수행시간이 매우 길어지는 문제점이 있음을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 리샘플링 그리드를 생성하여 영상 리샘플링을 수행하였다. 정사영상의 모든 격자에 대해 원 영상의 픽셀값을 추정하는 역맹핍을 수행하게 되면 매우 긴 시간이 소요된다.
- 본 연구에서는 USGS DTED 를 이용하여 생성된 DEM 의 높이 정확도를 분석하였다. 사용한 DTED는 경도 1도 위도 1도의 면적을 포함하며 생성된 DEM 을 중첩시킬 경우 그림 8 과 같이 나타난다.
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