KR100930643B1 - 지상기준점측량과 ｇｐｓ/ｉｎｓ를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 ｇｉｓ(ｕｉｓ)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법 - Google Patents

지상기준점측량과 ｇｐｓ/ｉｎｓ를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 ｇｉｓ(ｕｉｓ)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 최근에 국내에 도입된 Line센서 항공디지털카메라 영상을 국토공간영상정보로 활용하기 위하여 일정한 규격단위의 단위영상을 생성하고, 생성된 각각의 단위영상에 대한 속성DB를 구축하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 Line센서 항공디지털카메라의 영상은 1개 Strip으로 폭은 일정하나 길이는 최대 40 내외로 영상의 용량이 20GB정도가 되기 때문에 상용소프트웨어에서 제어가 불가능하기에 획득된 영상을 국토공간영상정보산업의 기초데이터로 활용하기 위해 GPS지상기준점측량(지적, 측지)성과와 GPS/INS를 연계한 Line방식 디지털 영상을 항공삼각측량으로 영상에 절대좌표를 부여하고, 이를 활용하여 수치도화로 수치지도(지형도) 및 지하시설물도제작, LiDAR성과를 활용한 정사영상제작, Remote Sensing을 연계하여 GIS(UIS)와 유비쿼터스 실현등의 3차원 국토공간정보를 구축하기 위한 고해상 Line방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 절취하여 단위영상생성 및 자동속성DB(메타데이터)를 자동으로 생성하는 방법이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 지상기준점측량과 GPS/INS를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법은 (S10) 라인센서 항공디지털 카메라 장비로부터 원시 영상과, 원시 영상의 촬영 정보(메타데이터 및 위치데이터를 포함)를 획득하는 단계; (S20) 지상기준점 데이터와 상기 촬영 정보를 이용하여 좌표계변환 및 시간 동기화 작업을 통해 상기 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계; (S30) 상기 S20단계에서 획득한 각 라인별 외부표정요소와 상기 S10단계에서 획득한 촬영 정보의 내부표정요소를 이용하여 공선조건식을 통해 상기 원시 영상의 기하 왜곡을 보정한 기하보정 영상을 획득하는 단계; (S40) 상기 원시 영상 및 기하보정 영상의 영상좌표 각각을 지상좌표로 변환하고, 상기 기하보정 영상의 각 픽셀에 대해 변환된 지상좌표와 근접한 지상좌표를 갖는 상기 원시 영상의 픽셀을 추출하고, 추출된 원시 영상의 픽셀이 갖는 외부표정요소를 기하보정 영상의 해당 픽셀의 외부표정요소로 간주하는 방식으로 기하보정 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계; (S50) 각 라인별 외부표정요소가 획득된 상기 기하보정 스트립(Strip) 영상을 일정 크기의 영상으로 절취하고, 각 절취 영상(즉, 면형방식영상)의 속정DB를 구축하는 단계;를 포함하여 이루어진다.
라인센서 항공디지털 카메라, 원시영상(Level 0영상), 기하보정 영상(Level 1영상), 촬영정보, 외부표정요소, 속성DB, 국토공간영상정보, 자동구축

Description

지상기준점측량과 ＧＰＳ/ＩＮＳ를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 ＧＩＳ(ＵＩＳ)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법{Method of resampling high resolution digital multi band imagery from line sensor into frame type imagery to construct GIS(UIS), digital map and 3D spatial information using gournd control point and GPS/INS data.}
본 발명은 최근에 국내에 도입된 Line센서 항공디지털카메라 영상을 국토공간영상정보로 활용하기 위하여 일정한 규격단위의 단위영상을 생성하고, 생성된 각각의 단위영상에 대한 속성DB를 구축하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 Line센서 항공디지털카메라의 영상은 1개 Strip으로 폭은 일정하나 길이는 최대 40 내외로 영상의 용량이 20GB정도가 되기 때문에 상용소프트웨어에서 제어가 불가능하기에 획득된 영상을 국토공간영상정보산업의 기초데이터로 활용하기 위해 GPS지상기준점측량(지적, 측지)성과와 GPS/INS를 연계한 Line방식 디지털 영상을 항공삼각측량으로 영상에 절대좌표를 부여하고, 이를 활용하여 수치도화로 수치지도(지형도) 및 지하시설물도제작, LiDAR성과를 활용한 정사영상제작, Remote Sensing을 연계하여 GIS(UIS)와 유비쿼터스 실현등의 3차원 국토공간정보를 구축하기 위한 고 해상 Line방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 절취하여 단위영상생성 및 자동속성DB(메타데이터)를 자동으로 생성하는 방법이다.
국토지리정보원에서 국토공간영상정보로 활용하기 위한 항공사진 영상의 DB를 구축(즉, 영상을 취득(생성)하고, 영상의 속성DB를 구축)하는 종래의 방법은 크게 아날로그항공카메라 촬영 후 항공사진 자동독취, 속성 DB구축, 표준압축포맷(NIX)변환, DB로딩의 단계로 구성되는데, 각 단계의 공정이 수동으로 작성되어 시간과 인력이 많이 소요된다. 뿐만 아니라 아날로그항공카메라로 촬영한 영상은 근래에 도입된 라인센서 항공디지털카메라로 촬영한 영상에 비해 품질이 떨어진다.
그리하여 고품질의 라인세서 항공디지털카메라로 촬영한 영상과 영상의 촬영정보를 이용하여 국토공간영상정보로 활용하기 위한 항공사진 영상의 DB를 구축을 하고, 구축단계를 자동화할 필요가 있다.
그런데 라인센서 항공디지털카메라로 촬영한 영상은 1개의 스트립으로 폭은 일정하나 길이는 최대 40km 내외이고 영상의 용량이 20GB 정도가 되기 때문에 영상 전체를 하나로 하여 DB를 구축할 수는 없고 영상을 일정 규격단위로 절취하고, 절취된 각각의 단위영상에 대한 속성DB를 구축하여야 한다.
또한, 라인센서 항공디지털카메라로 촬영한 영상은 각 라인별 촬영정보를 갖지 못하고, 일정 간격을 두고 지정된 라인에 대한 촬영정보를 갖고 있기에, 주어진 촬영정보를 적극 활용하여 각 라인별 촬영정보를 근사적으로 획득하여 단위영상을 생성 하고, 속성DB를 구축하여야 한다.
본 발명은 상기와 같이 라인센서 항공디지털카메라 장비로부터 영상과 영상의 촬영정보를 획득한 후에 이를 국토지리원의 국토공간영상정보로 활용할 있도록 면형방식영상과 각 면형방식영상에 대한 속성DB를 구축하는 방법을 제공함을 목적으로 한다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 지상기준점측량과 GPS/INS를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법은
(S10) 라인센서 항공디지털 카메라 장비로부터 원시 영상과, 원시 영상의 촬영 정보(메타데이터 및 위치데이터를 포함)를 획득하는 단계;
(S20) 지상기준점 데이터와 상기 촬영 정보를 이용하여 좌표계변환 및 시간 동기화 작업을 통해 상기 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계;
(S30) 상기 S20단계에서 획득한 각 라인별 외부표정요소와 상기 S10단계에서 획득한 촬영 정보의 내부표정요소를 이용하여 공선조건식을 통해 상기 원시 영상의 기하 왜곡을 보정한 기하보정 영상을 획득하는 단계;
(S40) 상기 원시 영상 및 기하보정 영상의 영상좌표 각각을 지상좌표로 변환하고, 상기 기하보정 영상의 각 픽셀에 대해 변환된 지상좌표와 근접한 지상좌표를 갖는 상기 원시 영상의 픽셀을 추출하고, 추출된 원시 영상의 픽셀이 갖는 외부표정요소를 기하보정 영상의 해당 픽셀의 외부표정요소로 간주하는 방식으로 기하보정 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계;
(S50) 각 라인별 외부표정요소가 획득된 상기 기하보정 스트립(Strip) 영상을 일정 크기의 영상으로 절취하고, 각 절취 영상(즉, 면형방식영상)의 속정DB를 구축하는 단계;를 포함하여 이루어진다.
그리고 상기 S40단계에서 상기 기하보정 영상의 각 픽셀에 대해 변환된 지상좌표와 근접한 지상좌표를 갖는 원시 영상의 픽셀 추출은 Affine 변환을 이용하는 것을 특징으로 하고,
상기 S50단계는 기하보정 스트립 영상을 절취한 후에 기하보정으로 굴곡이 발생된 각 절취 영상의 상하단을 일정부분 절취하여 절취 영상을 직사각형화 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명은 라인센서 항공디지털카메라로 촬영한 영상과 영상 촬영정보를 가지고 단위영상과 각 단위영상에 대한 속성DB를 구축 하여 고품질의 항공 영상 DB를 제공하여 국토공간영상정보에 유용하게 활용할 수 있고, 영상 DB의 구축이 신속하고 편리하게 행해진다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 구체적으로 설명한다.
도1은 본 발명에 따른 라인센서 항공디지털카메라 영상을 국토공간영상정보에 활용하기 위한 단위영상 생성 방법의 절차 흐름도로서, 도면에서 보는 바와 같이 원시 영상과 촬영정보를 획득하는 단계(S10)와, 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계(S20)와, 기하보정 영상을 획득하는 단계(S30)와, 기하보정된 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계(S40)와, 기하보정된 스트립 영상을 규격단위로 절취하여 면형방식영상(즉, 단위영상)을 생성하고, 각 면형방식영상에 대한 속성DB를 구축하는 단계(S50)를 포함하여 이루어진다.
원시 영상과 촬영정보를 획득(S10)은 비행기에 탑재된 대용량 메모리 시스템(MMS)이 지상 처리 시스템으로 다운로드하여 획득한다.
상기 MMS는 항공기에 탑재된 라인센서 항공디지털 카메라 장비가 촬영하는 영상과, 촬영한 영상에 대한 촬영정보가 저장된다. 참고로, 라인센서 항공디지털 카메라 장비로서 디지털 센서의 대표적인 것이 ADS40이다.
MMS에서 데이터를 다운 받게 되면 ADS40이 촬영한 원시 영상과, 원시 영상에 대한 촬영정보로서 메타데이터와 위치데이터를 얻게 된다.
메타데이터는 촬영 프로젝트 정보(예; 촬영고도, 좌표계, 촬영계획노선도), 촬영 스트립 정보(예; 촬영된 스트립영상의 밴드별 촬영각, 촬영시간(Start, End), 용량), 촬영 영상 정보(예; Tiff영상, GPS/IMU데이터)를 포함하고 있다. 위치 데이터는 비행기에 탑재된 POS시스템(상기 라인센서 항공디지털 케메라 장비의 하나)에서 처리된 GPS/INS 데이터들이다.
이때 원시 영상에 대한 촬영 정보는 각 라인의 외부표정요소가 모두 들어있는 것이 아니라 일정한 간격으로 지정된 라인에서의 자세와 위치 정보만이 포함되어 있다.
따라서 S20단계에서 지상처리 과정을 통해 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 구한 후, S30단계에서 기하보정 영상을 생성한다.
원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득(S20)은 S10단계에서 획득한 원시영상과, 촬영 정보, 그리고 지상기준점 데이터를 이용하여 좌표계변환과 시간 동기화 작업을 통해 행해진다. 참고로, 외부표정요소는 영상 촬영 카메라의 위치 데이터와 촬영 시 회전 데이터로 구성된다.
이를 간단히 설명하면, 후처리 DGPS의 개념으로 지상의 기준점에 기준수신기(지상의 GPS)를 설치하고 미지점(항공기)에 원격수신기(항공기의 GPS)를 설치한 다음 각 수신기에서 동시에 최소 4개 이상의 위성을 관측하고, 관측에 의해 얻어진 관측자료는 기지점으로부터 미지점에 대한 벡터변위가 계산하여 모든 미지점의 좌 표를 기지점에 기준하여 계산하는 상대측위법이다.
도2는 원시영상의 각 라인별 외부표정요소(위치데이터;GPS/촬영 시 회전 데이터;IMU or INS)를 구하는 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
ADS40에서는 각각의 라인별로 촬영지점의 위치와 자세정보 모두가 GPS와 IMU에 의해 획득되어지지 않는다. 도2에서 보는 바와 같이 GPS/IMU에서는 일정간격인 로 위치와 자세(촬영 시 회전) 정보를 획득하게 된다. 이와 같이 획득된 정보를 표정요소의 위치 결정값(Orientation fixes)이라고 하는데 일정간격의 라인에서만 외부표정요소를 얻게 된다. 이것은 실제 비행기가 날아가면서 각 라인별 실제 외부표정요소와는 상당히 많은 차이를 갖고 있게 된다. 따라서 일정간격으로 획득된 외부표정요소를 이용하여 각 라인별 외부표정요소를 구하게 된다.
도2에서 보는 바와 같이 붉은색라인은 원시 영상이 갖는 촬영정보로서 일정 간격의 라인에 대한 외부표정요소(위치 결정값(Orientation fixes))를 연결한 선이고, 녹색라인은 지상기준점 데이터와 항공기에 탑재된 GPS/IMU의 데이터를 이용하여 후처리 DGPS의 개념을 통해 계산된 외부표정요소 나타낸 것이다. 그리고 후처리 DGPS의 개념을 통해 획득한 외부표정요소를 이용하여 원시 영상의 외부표정요소를 라인별로 보정(보간)한 것이 도2의 아래 도면이다.
상기 S30단계에서는 S20단계에서 획득한 각 라인별 외부표정요소와, S10단계에서 획득한 촬영정보 중 내부표정요소(카메라 초점거리, CCD의 X, Y방향 보정값) 와 메타데이터를 공선조건식에 대입하여 원시 영상의 기하왜곡을 보정하여 기하보정 영상을 생성한다. 여기서, 공선조건식은 영상의 픽셀과 실제 지상좌표와의 관계를 나타내는 수식으로 영상분야에서는 널리 알려는 수식이므로 이에 대한 더 이상의 설명은 생략한다.
도3a는 원시 영상(Level 0)과 기하학적 왜곡이 기하보정 영상(Level 1)의 일례를 도시한 것이다. 두 영상 사이에 있는 그래프는 각 라인에 대한 회전요소를 보여주는 그래프이다. Roll방향은 X축을 기준으로 회전, Pitch방향은 Y축을 기준으로 회전, Yaw방향은 Z축을 기준으로 회전한 정도를 나타낸다. Level 1 영상(기하보정 영상)은 이러한 회전요소와 자세요소를 모두 고려하여 원시영상에서 기하학적 왜곡을 모두 제거해 준 영상이다. 따라서 Level 1 영상은 일정하게 라인별 영상이 배열되어 있는 것이 아니라 실제 비행기가 움직이는 형태로 라인별 영상이 배열되어 있다. 도3b는 원시영상(Level 0 영상)과 기하보정영상(Level 1영상)을 확대한 영상이다.
S40단계에서는 원시 영상이 기하보정 영상으로 변환됨에 따라 영상의 촬영정보(특히, 외부표정요소, 메타데이터)를 보정하는 것이다.
S20단계를 거처 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하였지만, 기하왜곡 보정을 통해 획득한 기하보정 영상은 원시 영상의 픽셀들을 재배열하여 기하변위로 보간이 이루어진 영상이기 때문에 각 라인별 외부표정요소를 직접 획득할 수 없다.
따라서, 기하 보정된 영상을 절취할 경우, 영상의 중심에 대한 정보(주점 좌표)를 획득하여 해당 orientation 정보(외부표정요소)를 근사적으로 획득하여야 한다.
ADS40 영상의 중심에 대한 좌표는 앵커(Anchor) 포인트 대한 상대 좌표값으로 제공되며, ADS40 영상은 원시 영상과 기하보정 영상의 주점좌표와 기하보정 영상의 기하보정시에 사용된 매개변수는 기본 제공되고 있다.
원시 영상을 기하보정 영상으로 변환함에 따른 촬영정보 보정(S40)을 위해, 우선 원시 영상과 기하보정 영상의 좌표를 지상좌표를 계산(즉, 영상의 각 픽셀의 실제 지상좌표 계산)하고, Affine 변환을 통해 기하보정 영상의 각 픽셀의 지상좌표와 가장 근접한 지상좌표를 갖는 원시 영상의 픽셀을 찾아 기하보정 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득한다.
(1) 원시 영상(Level0) 좌표로부터 지상(Ground Space) 좌표 계산.
Ground Space 는 지구의 한 표면을 중심으로 하는 좌표계다. 보통 Topocentric 좌표계(VUW) 또는 North, East, Up(Down) 의 약자인 NEU(NED) 좌표계라고 부르기도 한다.
도4a는 Ground Space좌표와 Geocenric 좌표의 관계를 도시한 것이고, 이들의 변환 공식은 다음과 같다.
Figure 112009039241068-pat00001
Figure 112009039241068-pat00002
ADS40 시스템의 원시 영상(Level0)과 기하보정 영상(Level1)은 영상 파일과 함께 보조 파일(Support File)이 함께 제공되는데 이 파일에는 Ground Space에서 사용하는 지구의 표면 중심 좌표를 나타내는 두 개의 값이 포함되어 있다. Geocentric 좌표값(지구 중심 좌표, XYZ)을 나타내는 LOCAL_ORIGN 값과 측지좌표인 위도와 경도를 나타내는 ANCHOR_ LATITUDE 와 ANCHOR_LONGITUDE 값(도4a에서 f 와 )이다. Ground Space 좌표는 이 값을 이용하여 Geocentric 좌표로 상호 변환할 수 있다.
원시 영상의 좌표에 대한 보정값들은 X, Y 축에 대해 카메라 Calibration 파일(내부표정요소를 포함)과 촬영 당시의 카메라의 위치 및 각도와 시간을 갖고 있는 외부표정파일(외부표정요소를 포함)를 이용하여 구할 수 있다. 영상의 X 값을 카메라 Calibration 파일의 배열 인덱스로, 영상의 Y 값을 외부표정파일의 배열 인 덱스로 직접 사용할 수 있다. 원시 영상의 좌표를 Ground Space 좌표로 변환하기 위해서는 아래의 과정을 통해 변환한다.
카메라 Calibration 파일은 카메라의 라인 센서의 값에 대한 물리적인 오차(Bias)에 대한 정보를 갖고 있다. 값을 계산하기 위해서는 이 물리적인 오차값을 보정해줘야 한다.
먼저, 카메라 센서의 초점면의 좌표로 영상좌표값을 변환한다.
Figure 112009039241068-pat00003
Fx : 카메라 센서의 초점면상의 X 좌표
Fy : 카메라 센서의 초점면상의 Y 좌표
xcal[] : 원영상의 카메라 Calibration 파일의 배열중 X 값
ycal[] : 원영상의 카메라 Calibration 파일의 배열중 Y 값
pos : 영상 좌표의 X 값 (카메라 Calibration의 인덱스 번호와 일치함), 12000개의 센서 픽셀을 갖고 있으므로, 이 값은 0 ~ 11999 값을 가진다.
d : 실제 위치와 픽셀의 위치의 거리를 나타낸다. 이 값은 좌표계산시 발생하는 부동소수(float 또는 double)값에 대한 보간(Interpolation)을 위해 사용한다. (즉, 픽셀 값이 1.5인 경우, 0.5 값을 1 과 2 배열 값 사이에서 선형보간으로 계산한다.)
두 번째로, 계산된 초점면상의 좌표와 Orientation Data(외부표정파일)를 이용하여, Ground Space좌표를 다음과 같이 계산할 수 있다.
Figure 112009039241068-pat00004
R은 영상을 취득할 당시의 카메라 자세 정보인 R()R(f)R()로 생성된 회전 행렬을 나타내며, 이 값은 원시 영상의 Y값(Scan Line)을 이용하여 Orientation Data 파일로부터 가져올 수 있고, C는 ADS40 카메라의 초점 길이(상수)다.
회전 행렬의 모습은 다음과 같다.
Figure 112009039241068-pat00005
(2) 기하보정 영상(Level1) 좌표로부터 Ground Space좌표 계산.
Figure 112009039241068-pat00006
P1 s = 기하보정된 영상의 Sample(X) 값 P1 l = 기하보정된 영상의 Line(Y) 값
m = 기하보정시 사용한 Scale 값 xoffset = 기하보정시 사용한 x 의 옵셋 값
yoffset = 기하보정시 사용한 y 의 옵셋 값 a = 기하보정시 사용한 Rotation 값
Height = 기하보정시 사용한 높이 LS = 기하보정된 영상의 전체 Line 값
위의 식을 이용하여 기하보정 영상의 좌표를 Ground Space상의 좌표를 계산할 수 있다.하지만, 기하보정된 영상의 픽셀에 해당하는 외부 표정요소(촬영당시의 카메라 자세정보 및 시간 등의 기타정보)를 알 수 없다. 이 값을 취득하기 위해서는 원영상(Level0)의 Orientation데이터에 접근해야 한다. 여기서는 원영상과 기하보정된 영상의 공통 요소인 Ground Space 좌표를 매개로 하여 외부 표정요소에 접 근하는 방법을 사용한다.
즉, 기하보정된 영상의 임의의 픽셀 위치에 해당하는 외부표정요소는 기하보정 영상의 Ground Space를 계산 한 후, 원시 영상의 픽셀중 기하보정 영상의 Ground Space 값과 가장 가까운(근접한) 값이 가리키는 외부 표정 요소로 간주할 수 있다.
원시 영상(Level0)의 Y값(Line)은 사진(영상)을 취득할 때 카메라 Scan Line의 수와 정확하게 일치하며, 기하보정 영상(Level1)의 이미지좌표를 Ground Space 좌표로 변환 후, 원시 영상(Level0)의 Ground Space 좌표에 근접한 영상좌표를 얻을 수 있다면, 외부 표정(Orientation)정보를 획득할 수 있다.
여기에서는 원영상(Level0)과 기하보정된 영상(Level1)이 Affine변환된 영상과 유사한 속성을 갖는 점을 이용하여 계산한다.
(3) Affine 변환
Affine 변환은 X, Y 축에 대해 확대 및 축소후 좌표가 이동된 영상 변환을 말하며, 도4b에 이에 대한 일례를 도시하였다.
Affine 변환의 이러한 속성은 아래와 같은 선형 방정식으로 표현할 수 있다.
A,B 및 D,E 는 X, Y 에 대한 확대비를 C 와 F 는 이동에 대한 속성을 갖는 상수이다.
X' = AX + BY + C
Y' = DX + EY + F
즉, Affine변환의 계수(Coefficient) A,B,C,D,E,F 를 찾을 수 있다면, 임의점 X, Y (여기서는 이 점을 Ground 공간에서의 주점 좌표로 봄)에 대해 영상 좌표 X', Y' 의 근사값을 구할 수 있다. 6개의 미지의 값을 찾기 위해 3개의 Ground Space 좌표를 사용하면, 원영상(Level0)에서의 Affine Parameters를 구할 수 있다. 다음과 같이 행렬 연산을 사용하면 쉽게 얻을 수 있다.
Figure 112009039241068-pat00007
P는 원영상(Level0)의 영상 좌표값을 나타내며, G는 원영상의 Ground 좌표값을 나타낸다.
원영상의 Ground좌표값의 근사값의 계산은 아래와 같은 순서로 진행한다.
먼저 얻고자 하는 기하보정 영상(Level1)의 좌표로부터 Ground Space 좌표를 계산한다.
계산된 Ground Space 좌표를 이용하여, 원시 영상(Level0) 에서 검색할 Window를 계산한다. 여기서, 윈도우(Window)는 검색 대상의 범위를 뜻한다.
우선, 원시 영상(Level0)에서 Ground Space 좌표를 알 수 없으므로, 먼저, 전체 이미지의 범위에서 도4c와 같은 세 꼭지점의 영상 좌표를 선택 한다. 6개의 Affine Parameter 값을 계산하기 위해 세 개의 선형방정식이 필요하기 때문에 세 개의 점을 선택한다.
세 개의 점을 삼각형으로 하는 윈도우에 대하여, 세 꼭지점의 영상 좌표에 해당하는 Ground Space 좌표를 계산한다. (예, 원영상의 크기가 12,000 x 5000 인 경우, Z1 = Z2 = Z3 이다.)
L0_1(0, 0) -> G0_1(X1, Y1, Z1)
L0_2(12,000, 0) -> G0_2(X2, Y2, Z2)
L0_3(6,000, 5,000) -> G0_3(X3, Y3, Z3)
다음으로, 원시 영상(Level0)에서 계산된 값을 사용하여 Affine계수를 구한다.
Figure 112009039241068-pat00008
다음으로, Affine계수를 이용하여, 얻고자 하는 기하보정된 영상(Level1)의 픽셀 좌표의 Ground Space 값으로 원시영상(Level0)의 픽셀 좌표를 계산한다.
(원시영상의 Ground Space 좌표가 -100, 50, 20 이라고 하면,)
X' = A * (-100) + B * 50 + C
Y' = D * (-100) + E * 50 + F
위에서 계산된 원영상의 좌표가 X' = 100, Y' = 200 이라 하고, 검색 최소 윈도우의 크기를 250 x 500 으로 한다. 이 값은 Search 검색 속도에 따라 좀 더 큰 값이나 작은 값으로 설정할 수 있다. Y 값이 긴 영상이므로, 위와 같이 직사각형의 크기로 설정한다.
그리고 아래 과정을 반복하여 최소 윈도우 영역이 될 때까지 찾는다.
새로운 L0_1 의 X 좌표 = X'(100) - 250 / 4
새로운 L0_1 의 Y 좌표 = Y'(200) - 250 / 4
새로운 L0_2 의 X 좌표 = X'(100) - 250 / 4
새로운 L0_2 의 Y 좌표 = Y'(200) + 250 / 4
새로운 L0_3 의 X 좌표 = X'(100) + 250 / 4
새로운 L0_3 의 Y 좌표 = Y'(200)
여기서, 범위를 1/4씩 감소 및 증가하는 이유는 상세 검색 범위를 그 2배로 설정하기 위해서이다.
새로운 검색 윈도우는 계산된 좌표값을 중심으로 하는 삼각형 모양을 띈다. 이 점들에 대하여 다시 Ground Space 좌표를 계산하여, 위 과정을 L0_1 과 L0_2 점의 폭의 간격이 검색 윈도우의 폭 250 보다 작거나, L0_1 과 L0_3 점간의 높이의 간격이 검색 윈도우의 높이 500 보다 작을 때까지 반복 한다.
가장 근접한 영상좌표를 계산한다.(빨간색이 구하고자 하는 좌표라고 할 때,) 도4d를 참조하여 설명한다.
위와 같이 검색 윈도우(도면에서 파란색 영역)를 찾으면, 상세 검색 범위를 그 2배 값으로 설정한다.(도면에서 녹색 범위)
원영상의 상세비교 시작점 (Ps(x0,y0))부터 Y 값을 1 씩 증가하면서 Ground Space 좌표를 계산한다.
계산된 Ground Space 와 구하고자 하는 기하보정된 영상의 Ground Space 좌표간의 거리를 최소제곱법으로 계산한다.
이렇게 상세 비교 종료점까지 계산하여 가장 가까운 근사점을 찾는다.
계산된 원시 영상의 좌표로부터 외부표정 요소(Orientation)정보를 획득하여 기하보정 영상의 해당 픽셀에 부여한다.
이상의 과정을 통해 원시 영상을 기하보정 영상으로 변환하고, 기하보정에 따라 촬영정보를 보정한 후에는 기하보정된 스트립 영상을 일정 크기의 영상으로 절취하여 단위영상을 생성하고, 각 단위영상에 대한 속성DB를 구축한다.(S50)
기하보정된 영상을 절취하고자 할 때, 촬영된 여러 밴드에 대해서 동일한 위치를 절취해야하며 카메라 센서의 각도와 위치에 따른 특성으로 인해 위치 차가 발생하게 된다. 즉, 여러 밴드의 영상을 획득하기 위해 CCD센서들의 위치와 관측각을 달리하여 동시에 획득된 영상간에도 위치의 오차가 발생한다.
이러한 경우, 카메라 CCD센서의 위치와 각에 대해 알려진 값을 사용하여 서로 다른 센서로 촬영한 영상에 대하여도 동일 또는 근접하는 위치를 찾아낸다.
영상을 절취하는 방법은 하나의 Strip 영상에 대해 동일한 이미지의 개수, 동일한 이미지 길이, 정해진 파일의 크기에 따라 절취하는 방법 등이 있다. 필요한 용도에 맞도록 영상을 절취하는 방법을 선택하면 된다.
동일한 길이로 스트립 영상을 절취 시에는, 한 Strip에서 마지막 부분의 영상은 동일한 이미지의 폭을 갖지 못하는 경우가 발생하는데, 이를 해결하기 위한 방법으로 잔여 영역을 빈 영상으로 제작하거나, 잔여영역에 대해서 맨 끝에서부터 동일한 크기를 갖도록 하여, 영상이 동일한 폭을 유지할 수 있도록 한다.
정해진 파일의 크기에 따라 절취할 경우, 기준이 되는 영상에서 영역 범위를 해석하여 동일한 영역에 대해 서로 다른 센서의 영상을 절취할 수 있어야 한다.
다른 센서이미지의 데이터와 같은 영역을 절취하기 위해서는 각 이미지의 시작위치를 가지고 기준영상을 정한 다음 각 CCD센서 이미지의 기준영상과의 오프셋을 계산하여 오프셋을 건너뛴 위치부터 절취한다. 오프셋을 계산할 때에는 기준 이미지좌표의 한 점을 로컬좌표로 변환하여 해당 좌표의 다른 이미지 상의 이미지좌표를 계산하여 x좌표의 거리를 구한다. y좌표의 차이가 조금씩 있으나 절취방향(x축 방향)의 오프셋을 계산하므로 무시한다.
원시 영상은 동일한 폭을 갖는 영상(즉, 직사각형 형태의 영상)이지만, 기하적으로 왜곡되어 있다. 이 원시 영상의 기하왜곡을 보정한 기하보정 영상은 직사각형 형태의 영상이 아니라, 영상의 양 끝단(상하단)에서 굴곡이 발생한 영상이 된다.
이러한 영상은 사진측량에서 사용하는데 문제가 없으나, 전체 영상의 형태를 파악하는데 불편함이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상의 굴곡이 발생하는 양 끝단에 대해서 5~10%의 여분을 제거하여 영상의 전체 형태를 파악하는데 어려움이 없도록 직사각형 형태의 영상을 생성한다.
이와 같이 기하보정 스트립 영상을 절취하여 단위영상(즉, 면형방식영상)을 생성한 후에는, 각 단위영상에 대한 속성DB를 자동 구축한다. 속성DB에는 단위영상에 대한 촬영정보 이외에, 영상의 방위, 사업연도, 촬영지역 이름, GSD, 촬영일자, 코스사진번호, 사진번호, 자료구축기관, 책임부서, 카메라 장비의 특성, 필름의 종류 등을 포함하고, 사업연도와 촬영지역 이름은 절취설정 시 입력했던 사업지구코드와 촬영지역에서, GSD와 촬영일자는 원본 SUP파일에서, 코스사진번호와 사진번호는 절취 시 생성된 절취정보에서 취득한다.
이상의 과정을 거친 후에는 속성DB 정보를 XML 파일로 변환하고, 다시 표준압축포맷(NIX)으로 변환한 후에 별도의 DB에 로딩하여 작업을 완료한다. 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
이상에서 본 발명을 설명함에 있어 첨부된 도면을 참조하여 특정 형상과 구조를 갖는 잠금수단을 구비한 자동차 키박스에 대해 설명하였으나 본 발명은 당업자에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 보호범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.
도 1 은 본 발명에 따른 라인센서 항공디지털카메라 영상을 국토공간영상정보에 활용하기 위한 단위영상 생성 방법의 절차 흐름도.
도 2 는 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 방법의 개요도.
도3a,b는 원시 영상을 기하보정 영상으로 변환한 일례도.
도4a내지4d는 기하보정 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면.

Claims (3)

  1. (S10) 라인센서 항공디지털 카메라 장비로부터 원시 영상과, 원시 영상의 촬영 정보(메타데이터 및 위치데이터를 포함)를 획득하는 단계;
    (S20) 후처리 DGPS 원리에 따라 지상기준점 데이터와 상기 촬영 정보를 이용하여 좌표계변환 및 시간 동기화 작업을 통해 상기 (S10)단계에서 획득되지 않는 상기 원시 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계;
    (S30) 상기 S20단계에서 획득한 각 라인별 외부표정요소와 상기 S10단계에서 획득한 촬영 정보의 내부표정요소를 이용하여 공선조건식을 통해 상기 원시 영상의 기하 왜곡을 보정한 기하보정 영상을 획득하는 단계;
    (S40) 상기 원시 영상 및 기하보정 영상의 영상좌표 각각을 지상좌표로 변환하고, 상기 기하보정 영상의 각 픽셀에 대해 변환된 지상좌표와 근접한 지상좌표를 갖는 상기 원시 영상의 픽셀을 추출하고, 추출된 원시 영상의 픽셀이 갖는 외부표정요소를 기하보정 영상의 해당 픽셀의 외부표정요소로 간주하는 방식으로, 기하보정 영상 중심의 주점좌표에 외부표정요소를 부여하여 기하보정 영상의 각 라인별 외부표정요소를 획득하는 단계;
    (S50) 각 라인별 외부표정요소가 획득된 상기 기하보정 스트립(Strip) 영상을 일정 크기의 영상으로 생성하고, 각 생성된 영상(즉, 면형방식영상)의 속성DB를 구축하는 단계;를 포함하여 이루어지되,
    상기 S40단계에서 상기 기하보정 영상의 각 픽셀에 대해 변환된 지상좌표와 근접한 지상좌표를 갖는 원시 영상의 픽셀 추출은 Affine 변환을 이용하는 것을 특징으로 하는 지상기준점측량과 GPS/INS를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 S50단계는 기하보정 스트립 영상을 절취한 후에 기하보정으로 굴곡이 발생된 각 절취 영상의 상하단을 일정부분 절취하여 절취 영상을 직사각형화 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지상기준점측량과 GPS/INS를 연계한 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함)영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원국토공간정보로 구축하기위한 면형방식영상으로 재배열하는 기법.
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