[보고서]슈퍼컴퓨팅 기반 위성영상 모자익 병렬처리 알고리즘 개발

박동인

[국가R&D연구보고서] 슈퍼컴퓨팅 기반 위성영상 모자익 병렬처리 알고리즘 개발
Development of the Parallel Processing Algorithm for Satellite Image Mosaic 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	한국과학기술정보연구원 Korea Institute of Science and Technology Information
연구책임자	박동인
참여연구자	홍정우 , 윤상윤 , 오광진 , 장지훈 , 천용식 , 최명진 , 이선구
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2010-12
주관부처	교육과학기술부
연구관리전문기관	교육과학기술부 Ministry of Education and Science Technology
등록번호	TRKO201100007982
DB 구축일자	2013-04-18
키워드	슈퍼컴퓨터,위성영상,병렬처리,모자익 영상,3D 영상,수치표고모델SuperComputer,Satellite Image,Parallel Processing,Mosaic Image,3D Image,DEM

초록 ▼

국토 관리 및 재난·재해 감시에 대한 사회적 관심이 급증하고 있으며, 광대역 위성 영상을 이용한 정밀 지형 영상정보의 필요성 요구되고 있다. 고해상도 정밀 영상의 경우 국부지역에 대한 영상획득만이 가능하기 때문에 광대역 영상정보를 얻기 위해 영상의 모자이크 과정이 필수적이다. 하지만 대용량의 영상 모자이크 정합은 방대한 처리시간이 요구되며, 따라서 신속한 정보전달을 위해서는 고속 병렬 처리기술의 개발이 필요하다.
모자익을 위한 필수적인 전단계인 정사영상생성, 칼라영상생성에 대하여는 비교적 병렬화와 분산화가 용이하기 때문에 관련 기술을 간략히 언급하고, 대신 본 과제에서는 Pan-Sharpening 기법과 모자이크 기술에 대한 고속 병렬처리 기술을 집중 연구하여 가능성을 제시하였다.
본 과제의 세부목표로 설정하여 개발 전략안으로 제시한 연구내용은 다음과 같다.
o 자동 GCP 정합기술연구
o 위성영상정밀정사보정 기법 연구
o Pan-Sharpening 기법연구 및 병렬화
o 모자이크 정합기술연구
o 모자이크 정합 알고리즘 개발
또한 사전연구 수행을 통해 입체영상해석 및 수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model) 추출을 위한 병렬처리 가능성을 제시하였다.

Abstract ▼

This study focuses on development of high speed parallel algorithm on supercomputer for Image Mosaicking and ortho-rectification and color balancing method. With these efforts, basic technologies will be accumulated for future system for large scale mosaic processing and services. Stepwise study topics are following :
o Orthorectification technologies research using Automatic GCP matching
o High speed Pan-Sharpening technology research
o High speed Mosaicking technology research

목차 Contents

제출문 ...1
보고서 초록 ...2
요약문 ...3
Summary ...5
Contents ...8
Tables ...10
Figures ...11
목차 ...13
표차례 ...15
그림차례 ...16
제1장 연구개발과제 개요 ...18
제1절 연구개발의 목표 및 필요성 ...18
1. 연구개발의 개요 ...18
2. 연구개발의 목표 ...18
3. 연구개발의 필요성 ...19
제2절 국내외 관련 기술개발현황 ...20
1. 국내 기술개발현황 ...20
2. 해외 기술개발현황 ...20
제2장 연구개발 수행내용 및 결과 ...22
제1절 정사영상 생성연구 ...22
1. 자동 GCP 정합기술 연구 ...22
2. 위성영상 정밀 기하보정 기법연구 ...22
제2절 위성영상 융합(Pan-Sharpening) 기법연구 ...24
1. 일반적인 영상융합 처리과정(Generic Image Fusion Processing Chain) ...24
2. 위성영상 융합(Pan-Sharpening) 기술연구 ...26
3. Pan Sharpening 기법 ...28
4. IHS 변환을 이용한 Pan Sharpening 기법 ...33
5. M_GIHS 프로그램 분석 ...40
6. LSQR: Sparse Equations and Least Squares ...43
7. 위성영상 융합(Pan Sharpening) 알고리즘의 병렬화 ...44
제3절 위성영상 모자익 병렬처리연구 ...52
1. Open Source를 활용한 모자익 영상처리 ...52
2. 모자익 알고리즘의 GPU 솔루션 적용 ...59
3. MPI 환경에서의 모자익 영상처리 ...69
제4절 스테레오 영상처리를 위한 사전연구 ...77
1. 개요 ...77
2. 사용 데이터 ...78
3. 처리 프로세스 ...79
4. 처리결과 ...80
5. 사전연구 결론 ...85
제3장 결론 ...87
1. 연구개발의 주요결과 ...87
2. 향후계획 ...88

표/그림 (51)

표 Figure 2-2-1 Generic Image Fusion Processing Chain
표 Figure 2-2-2 Four Principal blocks
표 Figure 2-2-3 위성영상 융합(Pan-Sharpening)의 예
표 Figure 2-2-4 IHS 변환을 이용한 영상융합 절차
표 Figure 2-2-5 PCA 변환을 이용한 영상융합 절차
표 Figure 2-2-6 High Pass Filtering 변환을 이용한 영상융합 절차
표 Figure 2-2-7 Wavelets 변환을 이용한 영상융합 절차
표 Figure 2-2-8 Wavelets 변환을 이용한 영상융합 세부절차
표 Figure 2-2-9 중국 대련지역 Pan 영상
표 Figure 2-2-10 융합영상들(I=0.5)
표 Figure 2-2-11 융합영상들(I=1.25)
표 Figure 2-2-12 M_GIHS P/G 수행결과
표 Figure 2-2-13 R, G, B, NIR의 다중밴드영상들과 Pan 영상
표 Figure 2-2-14 위성영상 융합결과
표 Figure 2-2-15 매트랩의 병렬처리 기능
표 Figure 2-2-16 매트랩 기반의 GPU 상에서의 병렬처리 프로그램 예
표 Figure 2-2-17 단일처리와 병렬처리와의 결과비교
표 Figure 2-2-18 LSQR 알고리즘의 GPU 기반 병렬처리 실험 예
표 Figure 2-2-19 병렬처리 전 LSQR 처리방식
표 Figure 2-2-20 병렬처리 기반의 LSQR 처리방식
표 Figure 2-2-21 병렬처리 전후 영상비교
표 Figure 3-1-1 Example of Ossim
표 Figure 3-1-2 Example of Histogram Match
표 Figure 3-1-3 Example of Ossim Mosaic Process
표 Figure 3-1-4 Example of Ossim Fusion
표 Figure 3-1-5 Ossim Hill Shading
표 Figure 3-1-7 Ossim Mosaic Class Structure
표 Figure 3-1-6 Ossim Mosaic
표 Figure 3-1-8 Ossim Feather Mosaic
표 Figure 3-2-1 CPU vs. GPU
표 Figure 3-2-2 Hierarchical CUDA Core
표 Figure 3-2-3 Inner Structure of Grid
표 Figure 3-2-4 Mosaic Process of Tile
표 Figure 3-2-5 GPU Solution Application
표 Figure 3-2-6 GPU Shared Memory Copy
표 Figure 3-2-7 Input/Output Image Data
표 Figure 3-2-8 GPU Processing Status Using Computer Visual Profiler
표 Figure 3-3-1 TACHYON 시스템 구성도
표 Figure 3-3-2 X6420 블레이드 노드 블록 다이어그램
표 Figure 3-3-3 TACHYON 스토리지 시스템
표 Figure 3-3-4 Wall Clock Time
표 Figure 3-4-1 ALOS PRISM과 MRO CTX, HIRISE의 관측 개념도
표 Figure 3-4-2 nadir 채널과 forward 채널
표 Figure 3-4-3 태안?당진?보령 지역의 해상도 9m stereo DEM
표 Figure 3-4-4 일부 확대지역(당진)의 정사영상
표 Figure 3-4-5 1 CPU 기반 2-stage pyramidal matching 기반 DEM(당진)
표 Figure 3-4-6 4 CPU 기반 7-stage pyramidal matching 기반 DEM(당진)
표 Figure 3-4-7 CTX 12m stereo DEM을 3D 시각화한 결과
표 Figure 3-4-8 CTX 12m stereo DEM과 6m 정사영상을 사용한 3D 시각화한 결과
표 Figure 3-4-9 HIRISE 1m stereo DEM을 사용한 3D 시각화 결과
표 Figure 3-4-10 HIRISE 1m stereo DEM을 사용한 부분확대 3D 시각화 결과

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