KR100870894B1 - 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법 - Google Patents
선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100870894B1 KR100870894B1 KR1020070054328A KR20070054328A KR100870894B1 KR 100870894 B1 KR100870894 B1 KR 100870894B1 KR 1020070054328 A KR1020070054328 A KR 1020070054328A KR 20070054328 A KR20070054328 A KR 20070054328A KR 100870894 B1 KR100870894 B1 KR 100870894B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- error
- image
- ground
- coordinate
- correlation coefficient
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
본 발명은 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 동일 지역을 다른 관측각으로 촬영한 두 개 이상의 선형 스캐닝 영상의 관측 위치와 속도, 관측각 등을 이용하여 수치표고모델(DEM)로부터 지상기준점을 자동적으로 추출하여 영상의 각 영상좌표에 정확한 지상좌표를 부여함으로써, 기하보정을 위한 비용 및 시간을 줄이고 지상좌표 정확도를 향상시키는 영상의 자동 영상기하 보정 방법에 관한 것이다.
이를 위해,
(a) 같은 지표면을 촬영한 서로 다른 둘 이상의 영상과 상기 영상에 대한 보조자료를 추출하는 단계;
(b) 상기 서로 다른 둘 이상의 영상으로부터 영상 매칭을 통해 대응점을 추출하는 단계;
(f) 상기 제 2 지상좌표를 이용하여 영상의 각 영상좌표에 지상좌표를 부여함으로서 영상의 왜곡을 보정하는 외부표정을 수행하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법을 제공한다.
기하보정, 선형 스캐닝 영상, 수치표고모델, 자동 영상 기하 보정, DEM, 영상처리
Description
도 1 은 본 발명에 따른 자동기하보정 방법의 절차 흐름도.
도 2 는 35개의 대응점에 대한 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 위성을 이용하여 계산한 제 1 지상좌표의 오차를 나타낸 도면.
도 3 은 본 발명에 따른 제 2 지상좌표 추출 방법의 절차 흐름도.
도 4 는 선형 스캐닝 영상인 SPOT 3 영상으로부터 계산한 상관계수맵의 일례를 나타낸 도면,
도 5 는 선형 스캐닝 영상인 SPOT 3 영상으로부터 상관계수 맵의 최대값을 지닌 위치를 내삽한 일례를 나타낸 도면.
도 6 은 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3 위성에 대하여 X와 Y 방향에 대한 오차량 분포의 일례를 나타낸 그래프.
도 7 은 X와 Y방향의 오차량 보정을 위하여 결정한 구획의 일실시예를 나타낸 도면.
도 8 은 35개 대응점에 대한 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3위성을 이용하여 결정한 제 2 지상 지상좌표와의 차이를 나타낸 도면,
본 발명은 지표면의 특성을 탐사하기 위하여 선형 스캐닝 영상에 대한 기하 왜곡을 자동적으로 보정하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 동일 지역을 다른 관측각으로 촬영한 두 개 이상의 선형 스캐닝 영상의 관측 위치와 속도, 관측각 등을 이용하여 수치표고모델(DEM)로부터 지상기준점을 자동적으로 추출하여 영상의 각 영상좌표에 정확한 지상좌표를 부여하는 방법에 관한 것이다.
선형 스캐닝 영상의 경우, 일반적으로 보조자료에 주어진 관측 위치와 속도, 관측자세 및 관측각 등이 정확하지 않기 때문에 이를 이용하여 선형 스캐닝 영상의 기하를 복원하는 경우 기하적 왜곡을 지니며, 영상으로부터 정확한 위치를 결정할 수 없게 된다. 특히 위성의 경우에는 더욱 그러하다. 선형스캐닝 영상의 기하 왜곡을 보정하기 위하여 영상점에 대응하는 지상점을 부여한 지 상기준점(GCP)를 이용한다. 수 개 이상의 지상기준점을 이용하여 기하를 복원하고, 상기 복원한 기하로부터 영상에 지상좌표를 부여하여 영상에 정확한 지상위치를 부여하게 된다.
지상기준점을 사용하기 위해서는 정확한 지상점을 알아야 하고, 지상점에 대응하는 영상점을 관측해야 한다. 이는 많은 시간과 비용을 요구한다. 따라서 지상기준점의 수를 줄이기 위한 많은 방법이 제안되어왔다.
그중 한 방법은 촬영기구 센서의 촬영각(LOS벡터)만을 조정하여 지상기준점의 수를 줄이는 방법이었다. 그러나 적은 양의 지상기준점의 이용은 영상에서의 영상점 선택의 오차, 지상점이 지닌 위치오차 등에 의해서 왜곡될 수 있고, 더욱이 지상기준점을 얻을 수 없는 지역에서는 상기의 방법을 사용하는 것은 불가능하다는 문제점이 있었다.
한편, 미국에서는 현재 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 제공하고 있다. 상기 SRTM DEM은 미국지역에 공간해상도가 1초(약30m)인 수치표고자료를 제공하고 있으며, 미국을 제외한 전세계(위도 N60도∼S56도)에 공간해상도가 3초(약 90m)인 수치표고자료를 제공하고 있다. 상기 수치표고 자료를 이용하여 선형 스캐닝 영상이 지닌 기하 왜곡을 보정할 수 있다면, 전세계 지역에서 지상기준점을 추출하기 위해 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것이다.
본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출된 것으로서, 수치표고모델(DEM)로부터 제공되는 수치표고자료를 이용, 지상기준점을 자동으로 추출하여 영상의 각 영상좌표에 정확한 지상좌표를 부여하고, 기하 보정을 위한 시간 및 비용을 절약하며 지상좌표의 정확성을 향상시킬수 있는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 선형스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법은,
(a) 같은 지표면을 촬영한 서로 다른 둘 이상의 영상과 상기 영상에 대한 보조자료를 추출하는 단계;
(b) 상기 서로 다른 둘 이상의 영상으로부터 영상 매칭을 통해 대응점을 추출하는 단계;
(f) 상기 제 2 지상좌표를 이용하여 영상의 각 영상좌표에 지상좌표를 부여함으로서 영상의 왜곡을 보정하는 외부표정을 수행하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
특히, 상기 (d) 단계는,
상기 제 1 지상좌표를 상기 수치표고자료가 지니는 좌표계로 변환하는 제 1 좌표변환 단계;
상기 변환된 제1 지상좌표와 상기 수치표고자료의 고도값을 이용하여 상관계수맵을 제작하는 단계;
상기 제작된 상관계수맵에서 최대상관계수 위치를 결정하는 단계;
상기 최대상관계수 위치를 결정하는 단계에서 추출한 오차량을 보정하는 단계;
상기 오차량이 보정된 좌표를 변환 이전의 좌표계로 역변환하는 제2 좌표변환 하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (a) 단계의 보조자료는, 촬영기구의 위치, 속도정보, 촬영기구의 자세정보, 영상의 중심라인 촬영시간, 영상의 라인당 촬영시간, 촬영각 등에 대한 정보 등을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 (b) 단계는, 서로 다른 영상에 대하여 상관계수를 계산하여 상관계수가 가장 높은 곳을 찾는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (e) 단계는,
상기 오차관측각을
에 대입하여 촬영위치오차와 자세오차를 계산하며, 상기 와 는 요각 오차 의 X와 Y성분, 는 촬영위치와 지상위치의 수직성분으로부터의 각도 (), Rx, Ry는 R은 촬영위치와 지상위치 사이의 거리의 X, Y 성분인 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 변환된 제1 지상좌표와 상기 수치표고자료의 고도값을 이용하여 상관계수맵을 제작하는 단계는,
단계 (a)에서 추출된 보조자료의 정확도에 따라 오차의 최소값과 최대값을 설정하고, 오차의 간격을 설정한 후 상기 오차의 최소값부터 오차의 최대값까지 상기 오차의 간격으로 상관계수맵을 제작하는 것을 특징으로 한다.
또한, SPOT 3 위성을 사용할 경우 최소 오차값은 -1500m로, 최대 오차값은 1500m로, 오차의 간격은 10m로 결정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제작된 상관계수맵에서 최대상관계수 위치를 결정하는 단계는,
상기 제작된 상관계수맵에서 최대값을 결정하는 단계;
상기 상관계수가 최대인 위치로부터 X와 Y방향으로 픽셀이하(sub-pixel) 단위로 내삽을 수행하는 단계;
상기 내삽 수행을 통해 상관계수가 최대인 위치를 결정하는 단계;
상기 오차를 이용하여 수치표고자료에서 추출한 고도와 제 1 지상좌표의 고도를 이용하여 고도오차를 결정하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 최대상관계수 위치를 결정하는 단계에서 추출한 오차량을 보정하는 단계는,
X방향의 오차, Y방향의 오차, 고도오차를 X와 Y방향에 따라 오차량을 다르게 보정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 수치표고자료는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)에서 제공되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제 1 지상좌표를 상기 수치표고자료가 지니는 좌표계로 변환하는 제 1 좌표변환 단계는,
STRM DEM에서 제공되는 수치표고자료를 사용할 경우 주어진 좌표를 경위도 좌표로 변환하는 것을 특징으로 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들의 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 선형스캐닝 영상의 자동 기하 보정을 수행하는 과정을 나타내는 순서도이다.
지표면을 촬영한 둘 이상의 영상과 상기 영상에 대한 보조자료를 추출한 다음(10), 이러한 영상으로부터 영상 매칭을 통해 대응점을 추출하고(20), 상기 대응점과 상기 보조자료로부터 제 1 지상좌표 를 추출하며(30), 상기 제 1 지상좌표와 수치표고자료의 상관계수(50)를 이용하여 제 2 지상좌표 를 추출(40)한다. 이후 상기 제 2 지상좌표를 이용하여 상기 보조자료 중 촬영위치 및 자세를 개선(60)하고, 상기 제 2 지상좌표를 이용하여 영상의 각 영상좌표에 지상좌표를 부여함으로서 영상의 왜곡을 보정하는 외부표정 을 수행(70)한다.
이하, 첨부도면을 참조하여 각 단계에 대하여 보다 상세하게 설명한다.
상기 영상 및 보조자료 추출 단계(10)는, 동일지역을 촬영한 입체영상(stereo image)을 추출하고, 각 영상에 대한 보조자료를 추출한다.
여기서 입체영상이란 초입체시 효과를 이용하여 동일지역을 입체로 볼 수 있도록 하는 영상쌍이며, 보조자료는 촬영기구의 위치와 속도정보, 촬영기구의 자세정보, 영상의 중심라인 촬영시간, 영상의 라인당 촬영시간, 촬영각 등에 대한 정보이다. 본 발명에 따른 자동 기하 보정을 수행하기 위해서는 동일 지역을 촬영한 두 개 이상의 영상 및 이에 대한 보조자료를 추출해야 한다.
상기 대응점 추출 단계(20)는 상기 입력된 영상에서 서로 대응하는 동일점을 찾는 단계이다. 여기서 대응점이란 서로 다른 영상에서 동일한 위치를 나타내는 점이다. 대응점의 추출은 서로 다른 영상에 대하여 상관계수를 계산하여 상관계수가 가장 높은 곳을 찾는 과정을 요구한다. 한 영상을 기준영상으로 선택하고, 상기 선택한 영상에서 밝기값의 변화가 상대적으로 큰 점을 선택한다. 상기 선택된 점으로부터 의 윈도우 크기가 되도록 영상패치를 제작한 후, 다른 영상의 의 영역에서 영상패치와의 상관계수를 계산한다. 상기에 계산된 상관계수 중 이 값이 가장 높은값을 지니는 위치를 대응점으로 선택한다. 이러한 과정은 수치사진측량 분야에서 일반적으로 사용되는 당업자에게 널리 알려진 과정이다.
상기 제 1지상좌표 추출 단계(30)는 상기에서 추출한 보조자료와 상기 대 응점 추출 단계(20)에서 추출한 대응점으로부터 제 1지상좌표를 추출하는 단계이다. 제 1지상좌표의 추출은 한국특허 출원번호 제10-2006-26655호 "LOS벡터 조정 모델을 이용한 영상의 기하보정 방법 및 그 장치"의 LOS 벡터 조정 모델을 통하여 이루어진다.
상기 LOS 벡터 조정 모델은 하기의 수학식 1과 2와 같이 표현된다.
여기서, 는 과 의 단위를 지상에서의 거리로 환산하기 위하여 사용한 변수이고, 영상점는 영상좌표로 정의되며, 이 영상점에 대한 지상점은 지심좌표계(Earth-Centered Earth-Fixed Coordinate System; ECEF)로 정의된다. 와 는 지상점과 촬영위치 사이의 벡터에 의해서 정의되는 제 1 관측각이며, 이 각은 영상의 라인 방향에 대하여 정의된다. 또한, 와 는 보조자료에서 제공하는 제 2 관측각으로, 선형 스캐닝 영상의 경우 영상의 픽셀 방향으로 정의되고, 와 는 상기 제1 관측각과 제 2 관측각이 다르기 때문에 발생하는 오차 관측각으로 영상의 라인과 픽셀에 대한 함수로 정의된다.
상기 두 회전행렬은 하기 수학식 5와 6에 의해서 정의된다.
여기서, 는 행렬 의 전치행렬이고, 는 국지궤도 표계(Local Orbital Coordinate System)를 자세좌표계(Attitude Coordinate System)로 변환하는 회전행렬이며, 는 국지궤도 좌표계를 지심좌표계로 변환하는 회전행렬이다. 보다 자세한 사항은 출원번호 제10-2006-26655호 "LOS벡터 조정 모델을 이용한 영상의 기하보정 방법 및 그 장치"를 참조한다.
개 이상의 영상에서 지상점의 결정은 지상점의 초기치 (,,)로부터 하기의 수학식에 의하여 계산할 수 있다. 상기 지상점의 초기치는 보조자료로부터 추출할 수 있다. 이러한 과정은 수치사진측량분야에서 일반적으로 사용되고 있는 방법이다.
구해진 보정량은 초기치에 합산한 후, 합산한 값을 이용하여 다시 수학식 7에 대입하여 보정량을 구한다. 이러한 과정은 하기 수학식 12와 같이 될 때까지 계속한다.
상기 과정을 통하여 결정된 제 1 지상좌표는 불완전한 보조정보에 의하여 오차를 지니게 된다. 비록 제 1 지상좌표와 원 지상좌표의 차이가 크더라도 이 오차는 대응점에서 일정한 차이를 보인다.
도면 2는 35개의 대응점에 대하여 선형 스캐닝 영상인 SPOT 3 영상으로부터 계산한 제 1지상좌표의 오차의 일실시예를 나타내는 그래프이다. 결과는 제 1 지상좌표가 X, Y와 Z 방향에 대하여 각각-532m, -473m 및 -153m로 매우 큰 오차를 지니지만, 분산은 각각 4.41m, 7.14m 및 8.99m로 거의 일정한 차이를 보였다. 이를 통해 제 1 지상좌표가 원지상좌표와 일정한 차이를 보이는 것을 알 수 있다.
상기 제 2 지상좌표 추출 단계(40)는 상기에서 결정된 제 1지상좌표와 기 제작된 수치표고자료간의 상관계수맵을 구하여 제 2 지상좌표 를 추출하는 단계이다. 본 단계는 제 1 지상좌표가 원 지상좌표와 차이가 크더라도 그 차이는 일정하다는 것에 근거하여 진행된다.
이하 첨부한 도면을 참조하여 제 2 지상좌표 추출방법에 대하여 설명한다.
도 3은 본 발명에 따른 제 2 지상좌표 추출 방법의 절차 흐름을 나타내는 도면이다.
상기 제 1 좌표변환(41)은 상기에서 추출된 제 1 지상좌표를 수치표고자 료(50)가 지니는 좌표계로 변환하는 단계이다. 일 실시예로서, 전세계에 걸쳐 제공되고 있는 수치표고자료인 SRTM DEM의 경우, 경위도좌표계(geodetic coordinate system)로 제공되고 있다. 상기 SRTM DEM을 이용하는 경우, 지심좌표계로 주어진 제 1 지상좌표를 경위도 좌표로 변환한다.
상기 상관계수맵 제작(42)은 상기 수치표고자료의 좌표계로 변환된 제 1 지상좌표의 고도값과 수치표고자료의 고도값으로부터 상관계수를 계산하여 상관계수맵을 제작하는 단계이다.
상기 제 1 좌표변환(41)에 의하여 변환된 제 1 지상좌표를 라 한다. 상술한 바와 같이 제 1 지상좌표는 원 지상좌표와 일정한 차이를 지니고 있다. 그러므로 변환된 제 1 지상좌표는 수치표고자료와 (경도)방향, (위도)방향 및 (고도)방향으로 일정한 오차를 지닌다. 변환된 제 1 지상좌표의 수평좌표에 해당하는 고도를 수치표고자료로부터 추출한다. 만약 제 1 지상좌표의 수평좌표가 원 지상좌표의 수평좌표와 다르다면 각 대응점에서 상기 수치표고자료로부터 추출된 고도와 변환된 제 1 지상좌표의 고도()의 차이는 일정하지 못하게 된다. 이는 원 지상좌표의 수평좌표가 아닌 곳에서 고도를 추출하였기 때문에 변환된 제 1 지상좌표의 고도()와는 다른 값을 지니게 되고, 각 대응점에 대해서 일정한 오차를 지니지 못하기 때문이다. 그러나 변환된 제 1 지상좌표의 수평좌표에 일정한 오차가 더해진 좌표 가 원 지상좌표와 동일하다면 이때에 수치표고자료에서 고도를 추출하였다면, 이 고도는 분명 변환된 제 1 지상좌표의 고도()와 일정한 오차를 지닐 것이다. 여기서, 일정한 오차를 지닌다는 것은 변환된 제 1 지상좌표의 고도()와 수치표고자료에서 추출된 고도가 모든 대응점에 대해 서로 동일한 차이를 보인다는 것이고, 이는 바로 상관계수가 높다는 것을 의미한다.
먼저, 상기에서 추출된 보조자료의 정확도에 따라 오차의 최소값과 최대값을 설정하고, 오차의 간격을 설정한다. 본 발명의 일 실시예로서 SPOT 3 위성을 사용할 경우 일반적으로 500m에서 1000m의 오차를 지니므로 최악의 경우를 고려하여 X방향의 최소오차()와 Y방향의 최소오차()를 -1500m로, 그리고 X방향의 최대오차()와 Y방향의 최대오차()를 1500m로 결정한다. 또한 SPOT 3 위성의 공간해상도는 10m이므로 오차의 간격은 10m로 결정한다.
상기 결정된 최소오차에서부터 최대오차까지 오차간격으로 상관계수맵을 제작한다. 상기 대응점 추출 단계(20)에서 추출한 모든 대응점에 대하여 변환된 제 1지상좌표의 수평좌표에 오차를 더한 수평좌표를 계산한 후, 상기 수평좌표에 해당하는 고도를 수치표고자료에서 추출하고, 상기 수치표고자료에서 추출된 고도와 제 1 지상좌표의 고도()의 상관계수를 형성한다. 이 상관계수는 X와 Y방향으로의 최소오차에서 최대오차까지 오차간격으로 계산되어 2차원의 상관계수맵을 계산한다.
도면 4는 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3 위성을 이용하여 계산한 상관계수맵의 일실시예이다. 도면에서 보는 바와 같이 상관계수 맵은 원 지상좌표에 가까울수록 높은 상관계수를 지녔고, 최대 상관계수는 0.991이었다.
상기 최대상관계수 위치결정(43)은 상기 제작된 상관계수맵에서 최대값을 결정하고, 상기 상관계수가 최대인 위치로부터 X와 Y방향으로 픽셀이하(sub-pixel) 단위로 내삽을 수행하여 더욱 정확하게 상관계수가 최대인 위치를 결정하고, X방향의 오차()와 Y방향의 오차()를 결정한다. 상기와 같이 결정된 수평좌표 로부터 수치표고자료에서 추출한 고도와 제 1 지상좌표의 고도()를 이용하여 고도오차()를 결정한다.
도면 5는 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3위성을 이용하여 상관계수 맵의 최대값을 지닌 위치를 내삽한 일 실시예이다. 이때 스플라인(spline)보간법을 사용하여 0.05 픽셀로 내삽하였다.
상기 오차량 보정(44)은 상기 최대상관계수 위치 결정 단계(43)에서 추출한 X방향의 오차(), Y방향의 오차() 및 고도오차()를 X와 Y방향에 따라 오차량을 다르게 보정하는 것이다. 상기 최대상관계수 위치 결정 단계(43)에서 추출한 오차는 X와 Y 방향으로의 평균오차이다. 하지만, 이들 오차는 수평방향(X, Y)에 대해 그 오차량이 다르다.
도면 6은 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3 위성에 대하여 X와 Y에 대한 Y방향 오차() 분포의 일례를 보인다. 상기 도면에서 볼 수 있듯이 Y방향으로의 오차()는 X와 Y에 대하여 오차량이 변한다는 것을 알 수 있다. 상기와 같은 이유는 영상에서 각 픽셀들이 다른 관측각을 지니기 때문에 발생하는 것으로 이를 보정하지 않으면, 절대적인 오차는 크지 않을지 모르나, X와 Y 방향을 따라 오차가 전파되는 양상을 지니게 된다.
이를 보정하기 위하여 상기 상관계수맵 제작 단계(42)에서 모든 대응점을 이용하여 상관계수맵을 제작한 것과 달리 대응점을 도면 7과 같이 X와 Y방향에 대하여 여러 개의 구획으로 나누어 각각에 대한 , 및 를 계산한다. 각 구획별로 결정된 오차량을 통하여 X와 Y방향에 따라 다른 오차량을 적용한다. 이 과정은 상기 상관계수맵 제작 단계(42)와 최대상관계수 위치결정 단계(43)에서 추출한 오차의 정확도에 따라 오차의 최소값과 최대값을 설정하고, 오차의 간격을 설정한다.
일 실시예로 SPOT 3 위성에 대하여 상관계수맵 제작 단계(42)와 최대상관계수 위치결정 단계(43)에서 추출한 오차의 정확도는 30m 이내였기 때문에 X방향의 최소오차()와 Y방향의 최소오차()를 -20m로, 그리고 X방향의 최대오차()와 Y방향의 최대오차()를 20m로 결정할 수 있고, 원하는 정확도에 따라 오차의 간격을 결정할 수 있다. 본 실시예 에서는 2m로 결정하였다.
상기 제 2 좌표변환(45)은 상기 오차량 보정 단계(44)에서 X와 Y방향으로 의 오차가 보정된 X방향의 오차(), Y방향의 오차() 및 고도오차()를 변환된 제 1 지상좌표에 추가하여 오차를 보정한 지상좌표 를 지심좌표계로 변환하는 단계이다. 지심좌표로 변환된 좌표는 제 2 지상좌표가 된다. 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3위성을 이용한 실시예에서 제 2 지상좌표는 제 1지상좌표와 X, Y와 Z 방향에 대하여 각각 평균 -527m, -470m 및 -159m의 오차가 보정되었다. 이는 제 1지상좌표와 원 지상좌표의 평균오차와 거의 동일한 값이다.
도면 8은 선형 스캐닝 위성영상인 SPOT 3위성을 이용하여 결정한 제 2 지상좌표와 원 지상좌표와의 차이를 나타낸 도면으로 제 2 지상좌표가 20m이내의 오차를 지니는 것을 알 수 있다. 특히 제 2 지상좌표의 오차(RMSE)는 모든 방향에서 8m이하로 나타났다. 이는 사용한 영상의 공간해상도가 10m이고, 사용한 수치표고자료의 공간해상도가 90m임을 감안할 때 매우 정확한 결과이다. 제 2 지상좌표의 정밀도는 사용되는 수치표고자료의 공간해상도와 정확도에 따라 그리고 사용한 영상의 공간해상도에 따라 달라진다.
이하, 촬영 위치 및 자세를 보정하는 방법에 대하여 첨부도면을 참조하여 설명한다.
상기 촬영위치 및 자세 개선 단계(60)는 상기 제2 지상좌표 추출(40) 단계에서 계산된 제 2 지상좌표를 이용하여 상기 영상 및 보조자료 추출 단계(10)의 보조자료 중 촬영위치 및 자세를 개선하는 단계이다.
본 발명에서는 오차 관측각을 보정하기 전에 촬영위치 및 자세를 우선적으로 보정하여 촬영위치의 정밀도와 관계없이 적용할 수 있는 방법을 제시한다.
도면 9로부터 수학식 1과 2에 정의된 오차관측각()은 촬영위치오차에 의한 위치오차관측각()와 자세각의 오차에 의한 자세오차관측각()에 의해서 하기의 수학식 13과 14와 같이 표현할 수 있다.
여기서 와 는 피치각 오차와 롤각 오차이고, 와 는 요각 오차 의 X와 Y성분이다. 와 는 도면 11(ㄷ)으로부터 사인의 법칙을 이용하여 정의할 수 있다. 를 정의하기 위하여 사인의 법칙을 적용하면 하기의 수학식 23과 같이 정의된다.
상기 제 2 지상좌표 추출 단계(40)에서 추출된 제 2 지상좌표를 상기 수학식 1과 수학식 2에 대입하여 각 제 2 지상좌표에 대한 X와 Y방향의 오차관측각 와 를 계산한다. 상기 계산된 오차관측각을 수학식 31과 수학식 32에 대입하여 촬영위치오차와 자세오차를 계산한다. 여기서 주의해야 할 점은 일반적으로 선형스캐닝 영상에서 와 를 구분할 수 없고, 와 를 구분할 수 없다는 것이다. 이와 같은 이유는 선형스캐닝 영상이 주로 비행방향의 수직으로 CCD를 배열하기 때문에 발생한다. 즉, 수학식 31과 수학식 32에서 값의 변화가 매우 작아 상수로 인식할 수 있기 때문이다. 그러나 일반적인 선형스캐닝 영상에서 와 에 비해 와 의 차이는 미미하기 때문에 와 으로 가정할 수 있 다. 결국 수학식 31와 수학식 32를 이용하여 로 가정하고, 촬영위치오차와 자세오차 중 를 개선한다. 만약, 선형스캐닝영상에서 와 의 변화가 상수로 인식할 수 없을 만큼 크다면, 모든 자세오차를 개선할 수 있다.
상기의 과정에 의해 보조자료의 촬영위치오차와 자세오차가 개선되면, 원 촬영위치와 촬영자세에 가까워지게 되고, 종래 기술에 의할 경우 발생하는 보조자료의 촬영위치 정밀도가 매우 낮은 경우에 기하보정의 정밀도가 매우 낮아지는 단점을 극복하게 된다.
상기 외부표정수행 단계(70)는 상기 제2 지상좌표 추출 단계(40)의 제 2 지상좌표와 상기 촬영위치 및 자세 개선 단계(60)의 개선된 촬영위치와 촬영자세를 이용하여 오차관측각을 보정함으로서 영상의 각 영상좌표에 지상좌표를 부여하는 외부표정을 수행한다.
상기 수학식 1과 수학식 2의 오차 관측각()은 한국특허 출원번호 제10-2006-26655호 "LOS벡터 조정 모델을 이용한 영상의 기하보정 방법 및 그 장치"의 LOS 벡터 조정 모델에서 제안한 방법과 같이 하기의 수학식 33과 34에 의해서 계산할 수 있다.
여기서 , , , , 및 은 지상기준점에 의해 보정되는 외부표정모델 계수이다. 일반적으로 과 을 사용하는 것이 바람직하다. 즉, 선형스캐닝 영상의 라인방향()으로는 1차방정식을 픽셀방향()으로는 2차방정식을 사용하는 것이 바람직하다. 픽셀방향()에 2차방정식을 사용하는 것이 바람직한 이유는 영상의 픽셀방향에 따라 변하는 관측각 와 의 변화가 2차 방정식에 근사하기 때문이다.
이 단계를 거치면, 영상은 지상좌표에 대한 정보를 갖게 된다. 그리하여 이를 기초로 3차원 영상의 제작이 가능하고, 픽셀의 위치를 재구성하여 정사영상의 제작이 가능하고, 수치지형도, 수치표고자료 등의 제작이 가능하게 된다.
이상에서 본 발명을 설명함에 있어 첨부된 도면을 참조하여 특정 단계와 구성요소를 갖는 LOS벡터 조정을 통한 영상의 기하보정 방법 및 그 장치에 대해 설명하였으나 본 발명은 당업자에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변 형 및 변경은 본 발명의 보호범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.
상기와 같은 본 발명 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법에 의하면,
첫째, 수치표고모델(DEM)로부터 지상기준점을 자동으로 추출하여 영상의 각 영상좌표에 정확한 지상좌표를 부여할 수 있고,
둘째, 영상기하보정에 소요되는 비용 및 시간을 획기적으로 감축할 수 있으며,
셋째, 추출된 지상좌표의 정확도의 향상이 가능하고,
넷째, 정사영상, 영상지도, 수치지형도 및 수치표고자료 제작의 작업공정 등이 단순화와 작업시간의 단축이 가능하다.
Claims (13)
- (a) 같은 지표면을 촬영한 서로 다른 둘 이상의 영상과 상기 영상에 대한 보조자료를 추출하는 단계;(b) 상기 서로 다른 둘 이상의 영상으로부터 영상 매칭을 통해 대응점을 추출하는 단계;(e) 상기 제 2 지상좌표를 이용하여 영상의 각 영상좌표에 지상좌표를 부여함으로서 영상의 왜곡을 보정하는 외부표정을 수행하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 1 에 있어서,상기 (d) 단계는,상기 제 1 지상좌표를 상기 수치표고자료가 지니는 좌표계로 변환하는 제 1 좌표변환 단계;상기 변환된 제1 지상좌표와 상기 수치표고자료의 고도값을 이용하여 상관계수맵을 제작하는 단계;상기 제작된 상관계수맵에서 최대상관계수 위치를 결정하는 단계;상기 최대상관계수 위치를 결정하는 단계에서 추출한 오차량을 보정하는 단계;상기 오차량이 보정된 좌표를 변환 이전의 좌표계로 역변환하는 제2 좌표변환 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 1 또는 청구항 2 에 있어서,상기 (a) 단계의 보조자료는, 촬영기구의 위치, 속도정보, 촬영기구의 자세정보, 영상의 중심라인 촬영시간, 영상의 라인당 촬영시간, 촬영각 등에 대한 정보등을 포함하는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 1 또는 청구항 3에 있어서,상기 (b) 단계는, 서로 다른 영상에 대하여 상관계수를 계산하여 상관계수가 가장 높은 곳을 찾는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 2에 있어서,를 이용하여 오차관측각 ,을 계산하며, 상기 는 과 의 단위를 지상에서의 거리로 환산 하기 위하여 사용한 변수이고, 영상점는 영상좌표로 정의되며, 이 영상점에 대한 지상점은 지심좌표계(Earth-Centered Earth-Fixed Coordinate System; ECEF)로 정의되고, 와 는 지상점과 촬영위치 사이의 벡터에 의해서 정의되는 제 1 관측각이며, 이 각은 영상의 라인 방향에 대하여 정의되고, 와 는 보조자료에서 제공하는 제 2 관측각이고, 선형 스캐닝 영상의 경우 영상의 픽셀 방향으로 정의되며, 와 는 상기 제1 관측각과 제 2 관측각이 다르기 때문에 발생하는 오차 관측각으로 영상의 라인과 픽셀에 대한 함수로 정의되는 단계;상기 오차관측각을
- 청구항 2 또는 청구항 3에 있어서,상기 (e) 단계는,상기 제 2 지상좌표와 상기 개선된 촬영위치와 촬영자세를 이용하여 오차관측각을 보정함으로써 영상의 각 영상좌표에 지상좌표를 부여하는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 3에 있어서,상기 변환된 제1 지상좌표와 상기 수치표고자료의 고도값을 이용하여 상관계수맵을 제작하는 단계는,단계 (a)에서 추출된 보조자료의 정확도에 따라 오차의 최소값과 최대값을 설정하고, 오차의 간격을 설정한 후 상기 오차의 최소값부터 오차의 최대값까지 상기 오차의 간격으로 상관계수맵을 제작하는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 3에 있어서,상기 제작된 상관계수맵에서 최대상관계수 위치를 결정하는 단계는,상기 제작된 상관계수맵에서 최대값을 결정하는 단계;상기 상관계수가 최대인 위치로부터 X와 Y방향으로 픽셀이하(sub-pixel) 단위로 내삽을 수행하는 단계;상기 내삽 수행을 통해 상관계수가 최대인 위치를 결정하는 단계;상기 오차를 이용하여 수치표고자료에서 추출한 고도와 제 1 지상좌표의 고도를 이용하여 고도오차를 결정하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 3에 있어서,상기 최대상관계수 위치를 결정하는 단계에서 추출한 오차량을 보정하는 단계는,X방향의 오차, Y방향의 오차, 고도오차를 X와 Y방향에 따라 오차량을 다르게 보정하는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 1 또는 청구항 3에 있어서,상기 수치표고자료는 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model), GTOPO-30, 또는 TIN 격자와 라이다 자료를 이용하여 추출한 고도 자료 중 어느 하나에서 제공되는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 청구항 3에 있어서,상기 제 1 지상좌표를 상기 수치표고자료가 지니는 좌표계로 변환하는 제 1 좌표변환 단계는,STRM DEM에서 제공되는 수치표고자료를 상기 수치표고자료로서 사용할 경우 주어진 좌표를 경위도 좌표로 변환하는 것을 특징으로 하는 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법.
- 삭제
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020070054328A KR100870894B1 (ko) | 2007-06-04 | 2007-06-04 | 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020070054328A KR100870894B1 (ko) | 2007-06-04 | 2007-06-04 | 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR100870894B1 true KR100870894B1 (ko) | 2008-11-28 |
Family
ID=40284855
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020070054328A KR100870894B1 (ko) | 2007-06-04 | 2007-06-04 | 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR100870894B1 (ko) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100912936B1 (ko) | 2008-11-27 | 2009-08-20 | 삼아항업(주) | 영상지도제작을 위한 수치표고모델 수정시스템 및 그 방법 |
KR101258560B1 (ko) | 2010-11-19 | 2013-04-26 | 새한항업(주) | 항공삼각측량을 위한 지상기준점 설정방법 |
KR101295747B1 (ko) * | 2012-04-25 | 2013-08-20 | 서울시립대학교 산학협력단 | Rpc를 이용한 자동 기하 보정 시스템 및 방법 |
KR101469080B1 (ko) * | 2014-07-25 | 2014-12-05 | 동아항업주식회사 | 좌표정보 및 지형정보의 합성으로 오차를 확인하는 정밀수치지도 제작장치 |
KR101578825B1 (ko) * | 2015-08-31 | 2015-12-21 | (주)동광지엔티 | 항공촬영 시점을 기준으로 기복 지형을 감지해서 측방향 촬영을 자동 제어하는 3차원 항공촬영이미지 수집시스템 |
CN116091546A (zh) * | 2023-01-12 | 2023-05-09 | 北京航天飞行控制中心 | 光学相机推扫模式下的观测构建方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20000058437A (ko) * | 2000-05-23 | 2000-10-05 | 박용선 | 인공위성의 영상데이터를 이용한 지도 제작방법 |
KR20010025089A (ko) * | 1999-03-24 | 2001-03-26 | 가토 신이치 | 촬영 화상을 사용한 지도 작성 방법, 장치 및 촬영 화상의일그러짐 보정 방법 |
KR20030036988A (ko) * | 2001-11-01 | 2003-05-12 | 한국전자통신연구원 | 영상 매칭을 위한 파라메터 변환 장치 및 그 방법 |
KR20070037956A (ko) * | 2005-10-04 | 2007-04-09 | 현대자동차주식회사 | 위성영상을 이용한 네비게이션용 지도 업데이트 방법 |
-
2007
- 2007-06-04 KR KR1020070054328A patent/KR100870894B1/ko not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20010025089A (ko) * | 1999-03-24 | 2001-03-26 | 가토 신이치 | 촬영 화상을 사용한 지도 작성 방법, 장치 및 촬영 화상의일그러짐 보정 방법 |
KR20000058437A (ko) * | 2000-05-23 | 2000-10-05 | 박용선 | 인공위성의 영상데이터를 이용한 지도 제작방법 |
KR20030036988A (ko) * | 2001-11-01 | 2003-05-12 | 한국전자통신연구원 | 영상 매칭을 위한 파라메터 변환 장치 및 그 방법 |
KR20070037956A (ko) * | 2005-10-04 | 2007-04-09 | 현대자동차주식회사 | 위성영상을 이용한 네비게이션용 지도 업데이트 방법 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100912936B1 (ko) | 2008-11-27 | 2009-08-20 | 삼아항업(주) | 영상지도제작을 위한 수치표고모델 수정시스템 및 그 방법 |
KR101258560B1 (ko) | 2010-11-19 | 2013-04-26 | 새한항업(주) | 항공삼각측량을 위한 지상기준점 설정방법 |
KR101295747B1 (ko) * | 2012-04-25 | 2013-08-20 | 서울시립대학교 산학협력단 | Rpc를 이용한 자동 기하 보정 시스템 및 방법 |
WO2013162207A1 (ko) * | 2012-04-25 | 2013-10-31 | 서울시립대학교 산학협력단 | Rpc를 이용한 자동 기하 보정 시스템 및 방법 |
US9378585B2 (en) | 2012-04-25 | 2016-06-28 | University Of Seoul Industry Cooperation Foundation | System and method for automatic geometric correction using RPC |
KR101469080B1 (ko) * | 2014-07-25 | 2014-12-05 | 동아항업주식회사 | 좌표정보 및 지형정보의 합성으로 오차를 확인하는 정밀수치지도 제작장치 |
KR101578825B1 (ko) * | 2015-08-31 | 2015-12-21 | (주)동광지엔티 | 항공촬영 시점을 기준으로 기복 지형을 감지해서 측방향 촬영을 자동 제어하는 3차원 항공촬영이미지 수집시스템 |
CN116091546A (zh) * | 2023-01-12 | 2023-05-09 | 北京航天飞行控制中心 | 光学相机推扫模式下的观测构建方法 |
CN116091546B (zh) * | 2023-01-12 | 2024-04-19 | 北京航天飞行控制中心 | 光学相机推扫模式下的观测构建方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109903352B (zh) | 一种卫星遥感影像大区域无缝正射影像制作方法 | |
De Franchis et al. | An automatic and modular stereo pipeline for pushbroom images | |
KR101965965B1 (ko) | 위성영상과 제공 rpc로부터 제작된 수치표고모델의 자동 오차보정 방법 | |
JP4448187B2 (ja) | 映像の幾何補正方法およびその装置 | |
US9378585B2 (en) | System and method for automatic geometric correction using RPC | |
KR100870894B1 (ko) | 선형 스캐닝 영상의 자동 영상기하 보정 방법 | |
CN102735216B (zh) | Ccd立体相机三线阵影像数据平差处理方法 | |
CN103697864B (zh) | 一种基于大虚拟相机的窄视场双相机影像拼接方法 | |
Xiong et al. | A generic method for RPC refinement using ground control information | |
CN111612693B (zh) | 一种旋转大幅宽光学卫星传感器校正方法 | |
KR100520275B1 (ko) | Gps 측량에 의한 수치지도 제작시 촬영기구회전모델을 이용한 선형 스캐닝 영상의 기하 보정방법 | |
KR100671504B1 (ko) | 복수의 촬영 화상을 이용한 항공사진 화상의 보정방법 | |
KR100373615B1 (ko) | 촬영 화상을 사용한 지도 작성 방법, 장치 및 촬영 화상의일그러짐 보정 방법 | |
CN105571598B (zh) | 一种卫星激光高度计足印相机姿态的测定方法 | |
CN111508028A (zh) | 光学立体测绘卫星相机的自主在轨几何定标方法及*** | |
CN111156969A (zh) | 一种宽幅遥感影像立体测绘方法及*** | |
JP6345339B2 (ja) | 画像補正装置および画像補正方法 | |
CN109579796B (zh) | 一种投影后影像的区域网平差方法 | |
Goncalves et al. | Accuracy analysis of DEMs derived from ASTER imagery | |
Jacobsen | Orientation of high resolution optical space images | |
Jacobsen | Calibration of optical satellite sensors | |
KR101690950B1 (ko) | 최소 기준점을 이용한 푸시브롬 스캔 방식 스트립 위성영상의 기하보정 방법 및 이의 시스템 | |
KR101663642B1 (ko) | Ap와 직접변환 센서 모델 기법을 이용한 휘스크 브룸 센서 모델 방법 및 장치 | |
Cao et al. | Nonlinear Systematic Distortions Compensation in Satellite Images Based on an Equivalent Geometric Sensor Model Recovered From RPCs | |
CHENG et al. | Range-coplanarity equation for radar geometric imaging |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20121108 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20131016 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150421 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160105 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20161116 Year of fee payment: 9 |
|
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |