KR100981588B1 - 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 이용하는 벡터 변환에 기초한 도시공간 지리정보 생성 시스템 - Google Patents

특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 이용하는 벡터 변환에 기초한 도시공간 지리정보 생성 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 도시공간 지리정보를 저장하되, 상기 도시공간 지리정보는 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설의 위치 정보, 거리 정보 및 면적 정보를 포함하는 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스; 이동 측량 장치의 위치 정보를 획득하는 GPS 정보 획득부; 상기 위치 정보에 대응되는 좌안, 우안 영상을 획득하는 스테레오 영상 획득부; 상기 획득된 좌안, 우안 영상 및 상기 위치 정보를 이용하여 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보를 획득하고, 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보로부터 상기 이동 측량 장치의 이동 경로를 생성하는 이동 경로 생성부; 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로부터 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보에 대응되는 타겟 영상을 추출하는 타겟 영상 추출부; 상기 추출된 타겟 영상과 상기 생성된 이동 경로의 각 위치 좌표에서의 좌안, 우안 영상을 비교하여 대응 영역을 추출하는 대응 영역 추출부; 상기 추출된 대응 영역에 대해 사진 측량을 수행하는 사진 측량 수행부; 상기 사진 측량 수행 결과로부터 상기 대응 영역 내의 도시공간 지리 정보를 획득하는 도시공간 지리정보 생성부; 및 상기 획득된 대응 영역 내의 도시공간 지리정보를 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로 전송하여 업데이트를 수행하는 업데이트부를 포함하되, 상기 대응 영역 추출부는, 상기 추출된 타겟 영상에 대해 가우시안 필터링을 수행하는 필터링부와; 상기 필터링된 타겟 영상을 스케일링하여 원 타겟 영상과 스케일링된 타겟 영상에 대해 순차적으로 감산 연산을 수행하여 차이 영상을 생성하고, 상기 차이 영상으로부터 극값에 해당하는 특징점 픽셀의 위치 정보를 획득하는 특징점 추출부와; 상기 특징점 픽셀의 위치 정보에 기초하여 상기 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 설정하고, 상기 설정된 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 이용하여 상기 특징점 픽셀을 벡터 좌표로 변환하는 벡터 변환부를 포함하여 이루어지고, 상기 특징점 픽셀은 상기 차이 영상 내에서 최대값 또는 최소값에 해당하는 픽셀을 나타내며, 상기 특징점의 픽셀 크기는, m(x,y) = {(L(x, y+1)-L(x, y-1))2/(L(x+1, y)-L(x-1, y))2}⌒(1/2) 에 의해 획득되고, 상기 특징점의 방향 정보는, θ(x,y) = tan-1 ((L(x, y+1)-L(x, y-1))/(L(x+1, y)-L(x-1, y))) 에 의해 획득되고, 여기서, L(x,y)는 필터링된 영상 함수를 나타내는 것을 특징으로 하는 도시공간의 지리정보 생성 시스템을 제공한다.

Description

특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 이용하는 벡터 변환에 기초한 도시공간 지리정보 생성 시스템{A system for generating geographical information of city facilities based on vector transformation which uses magnitude and direction information of feature point}
본 발명은 도시공간의 지리정보를 생성하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래의 도시공간 지리정보 데이터 구축은 현장조사를 통해 수작업으로 구축되어 과도한 인건비, 지리정보의 오류가 발생되고 수정 및 갱신하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 또한, 이동 측량 장비(MMS; Mobile Mapping System) 등 최신 측량장비를 이용하여 도로 시설물 지리정보 데이터 구축을 시행하고 있으나 고가의 장비, 보정점 측량 등으로 인해 비용이 많이 소요되고, 더욱이 도심지에서는 그 정보의 정확도가 결여되어 지리 정보 데이터 베이스 구축에 많은 문제점을 초래한다.
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 고가의 관성 항법 장치없이 GPS 수신기와 스테레오 카메라만을 이용하여 도시공간 지리정보를 구축하는 방법 및 그 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명은, 도시공간 지리정보를 저장하되, 상기 도시공간 지리정보는 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설의 위치 정보, 거리 정보 및 면적 정보를 포함하는 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스; 이동 측량 장치의 위치 정보를 획득하는 GPS 정보 획득부; 상기 위치 정보에 대응되는 좌안, 우안 영상을 획득하는 스테레오 영상 획득부; 상기 획득된 좌안, 우안 영상 및 상기 위치 정보를 이용하여 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보를 획득하고, 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보로부터 상기 이동 측량 장치의 이동 경로를 생성하는 이동 경로 생성부; 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로부터 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보에 대응되는 타겟 영상을 추출하는 타겟 영상 추출부; 상기 추출된 타겟 영상과 상기 생성된 이동 경로의 각 위치 좌표에서의 좌안, 우안 영상을 비교하여 대응 영역을 추출하는 대응 영역 추출부; 상기 추출된 대응 영역에 대해 사진 측량을 수행하는 사진 측량 수행부; 상기 사진 측량 수행 결과로부터 상기 대응 영역 내의 도시공간 지리 정보를 획득하는 도시공간 지리정보 생성부; 및 상기 획득된 대응 영역 내의 도시공간 지리정보를 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로 전송하여 업데이트를 수행하는 업데이트부를 포함하되, 상기 대응 영역 추출부는, 상기 추출된 타겟 영상에 대해 가우시안 필터링을 수행하는 필터링부와; 상기 필터링된 타겟 영상을 스케일링하여 원 타겟 영상과 스케일링된 타겟 영상에 대해 순차적으로 감산 연산을 수행하여 차이 영상을 생성하고, 상기 차이 영상으로부터 극값에 해당하는 특징점 픽셀의 위치 정보를 획득하는 특징점 추출부와; 상기 특징점 픽셀의 위치 정보에 기초하여 상기 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 설정하고, 상기 설정된 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 이용하여 상기 특징점 픽셀을 벡터 좌표로 변환하는 벡터 변환부를 포함하여 이루어지고, 상기 특징점 픽셀은 상기 차이 영상 내에서 최대값 또는 최소값에 해당하는 픽셀을 나타내며, 상기 특징점의 픽셀 크기는, m(x,y) = {(L(x, y+1)-L(x, y-1))2/(L(x+1, y)-L(x-1, y))2}⌒(1/2) 에 의해 획득되고, 상기 특징점의 방향 정보는, θ(x,y) = tan-1 ((L(x, y+1)-L(x, y-1))/(L(x+1, y)-L(x-1, y))) 에 의해 획득되고, 여기서, L(x,y)는 필터링된 영상 함수를 나타내는 것을 특징으로 하는 도시공간의 지리정보 생성 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명에서, 상기 특징점 픽셀의 위치 정보는 상기 차이 영상 내 특징점 픽셀 값이 상기 특징점 픽셀에 인접한 8개의 픽셀들과 상기 순차적으로 생성된 전, 후의 차이 영상들 내의 각 9개 픽셀들보다 크거나 작을 경우에 획득되고, 상기 9개 픽셀들은 상기 전,후의 차이 영상 내에서 상기 특징점 픽셀과 동일 위치에 있는 픽셀과 그에 인접한 8개의 픽셀을 나타내는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 벡터 변환부는 상기 특징점 픽셀을 128차원의 형태의 벡터 좌표로 변환하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 업데이트부는 이동 통신 모듈, 무선 인터넷 접속을 위한 무선 인터넷 모듈 및 근거리 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 대응 영역 추출부는 상기 타겟 영상 내 객체의 기하학적 특성에 기초한 필터링을 이용하여 상기 대응 영역을 추출하는 것을 특징으로 하되, 상기 타겟 영상 내 객체의 기하학적 특성은 상기 타겟 영상으로부터 추출된 특징점 픽셀을 연결하여 이루어지며, 상기 필터링은 상기 기하학적 특성을 반영한 필터 계수가 이용되는 것을 특징으로 한다.
따라서 본 발명은 고가의 장비 없이 도로 시설물 지리정보를 구축할 수 있으므로 기존의 이동 측량 장비를 이용하여 도로 시설물 지리정보를 구축하는데 사용되는 비용을 절감시킬 수 있다. 그리고 별도의 보정점 측량 없이 객체 식별 방법을 이용함으로써 도시공간 지리정보의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 이러한 데이터를 기초로 하는 데이터 베이스를 구축함으로써 도시공간 지리정보에 대한 관리업무의 효율성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 도시공간 지리정보 구축 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 타겟 영상으로부터 대응 영역을 추출하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이동 경로 생성부로부터 생성된 이동 경로의 그래프와 그 위치 정보를 나타낸다.
도 4는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 대응 영역을 추출하기 위한 이동 경로 그래프 상의 임의의 위치 정보에서의 스테레오 영상과 타겟 영상을 나타낸다.
도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이동 측량 장치로부터 획득된 데이터를 이용하여 도시공간 지리정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 구성과 그 작용을 설명하
며, 도면에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 하나의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적
인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어를 사용하여 설명한다. 그러한 경우에는 해당 부분의 상세 설명에서 그 의미를 명확히 기재하므로, 본 발명의 설명에서 사용된 용어의 명칭만으로 단순 해석되어서는 안 될 것이며 그 해당 용어의 의미까지 파악하여 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
지리 정보 시스템(Geographic Information System, GIS)은 공간상 위치를 점유하는 지리 자료와 이에 관련된 속성 자료를 통합하여 처리하는 정보 시스템으로서 다양한 형태의 지리 정보를 효율적으로 수집, 저장, 갱신, 처리, 분석, 출력하기 위해 이용되는 하드웨어, 소프트웨어, 지리자료, 인적자원의 총체적 조직체라고 정의할 수 있다. 상기 지리 정보 시스템의 이용에 따라 공간 정보의 다양한 활용이 용이해졌다. 따라서, 급변하는 도심 내의 보다 명확하고 현실감있는 지리 정보를 제공하기 위해서는 이동 측량 데이터를 효율적으로 이용할 필요가 있다. 이하에서는 이동 측량 데이터를 효율적으로 이용하여 보다 명확한 도시공간 지리 정보를 생성하는 실시예들을 살펴보도록 한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 도시공간 지리정보 구축 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
상기 도 1을 참조하면, 본 발명이 적용되는 도시공간 지리정보 구축 시스템(100)은 크게 이동 측량 장치(110), 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120), 데이터 프로세싱 장치(130) 및 업데이트 장치(140)로 구성된다.
여기서, 도시공간이란 도시 내의 공간을 차지하는 객체, 예를 들어, 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설 등을 의미할 수 있다. 그리고, 도시공간 지리 정보라 함은, 상기 객체, 즉 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설 등의 위치, 거리, 면적, 속성 정보 등을 의미할 수 있다. 상기 이동 측량 장치(110)는 스테레오 영상 획득부(111)와 GPS(Global Positioning System) 정보 획득부(112)로 구성된다. 상기 이동 측량 장치(110)는 이동하면서 측량 가능한 장치를 의미하며, 그 예로 자동차, 비행기 등을 들 수 있다.
또한, 상기 데이터 프로세싱 장치(130)는 이동 경로 생성부(131), 대응 영역 추출부(133), 사진 측량 수행부(134), 도시공간 지리정보 생성부(135) 및 타겟 영상 추출부(132)로 구성된다. 상기 데이터 프로세싱 장치(130)는 상기 이동 측량 장치(110)와 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)로부터 획득된 데이터를 이용하여 도시공간 지리정보를 생성하는 장치를 의미한다.
먼저, 이동 측량 장치(110)는 도시 내의 경로를 이동하면서 도시 내의 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설 등을 측량할 수 있다. 상기 이동 측량 장치(110) 내의 스테레오 영상 획득부(111)는 좌안 영상 카메라와 우안 영상 카메라로 구성될 수 있다. 상기 스테레오 영상 획득부(111)는 좌안 영상 카메라와 우안 영상 카메라를 이용하여 상기 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설을 촬영함으로서 스테레오 영상을 획득할 수 있다. 또한, GPS 정보 획득부(112)는 인공 위성으로부터 GPS 정보를 수신받아 상기 이동 측량 장치(110)의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 기존의 이동 측량 장치에서는 도심지에서의 차량의 위치 및 수평 정보를 획득하고 다중 센서 정보의 시각 동기화를 위해 IMU(Inertial Measurement Unit), 데이터 동기화 장치 등의 고가의 장비들을 이용하였으나, 본 발명에서는 이들을 이용하지 않고도 GPS 정보와 영상 매칭 방법을 통해 보다 정확한 도시공간 지리정보를 생성할 수 있게 된다. 이하에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
이동 경로 생성부(131)는 상기 스테레오 영상 획득부(111)로부터 획득된 좌안 영상과 우안 영상, 그리고 상기 GPS 정보 획득부(112)로부터 획득된 상기 이동 측량 장치(110)의 위치 정보를 이용하여 상기 좌안 영상과 상기 우안 영상의 현재 위치 정보를 획득할 수 있다. 그리고, 상기 좌안 영상과 상기 우안 영상의 현재 위치 정보로부터 상기 이동 측량 장치(110)의 이동 경로를 생성할 수 있다. 즉, 상기 이동 측량 장치(110)의 위치 정보로부터 이동 경로를 결정하고 각 이동 경로마다, 상기 스테레오 영상 획득부(111)로부터 획득된 좌안 영상과 우안 영상를 연결한다. 도 3은 상기 이동 경로 생성부(131)로부터 생성된 이동 경로의 그래프와 그 위치 정보를 나타낸다. 상기 도 3의 좌측 그래프는 도심 내에서 상기 이동 측량 장치(110)가 이동한 경로를 위치 좌표로 나타낸 것이며, 우측의 데이터는 상기 그래프에 각 위치 좌표에 해당하는 실제 위치 데이터를 나타낸다.
한편, 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)는 상기 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설 등의 면적, 길이, 위치에 대한 정보 등을 포함하고 있다. 보다 구체적으로, 각 건물의 간판에 대한 정보, 즉 간판의 면적, 길이에 대한 정보도 포함하고 있다. 그러나, 기존에 구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)는 각 건물 소유주 또는 관리자들로부터 신고된 정보에 기초하고 있어 그 정확성이 현저하게 떨어진다. 따라서, 본 발명에서는 기존에 구축된 데이터 베이스로부터 획득된 정보로부터 이에 대응되는 실제 촬영 영상을 탐색하고, 탐색 결과로부터 획득된 영상의 지리 정보를 이용하여 도시공간 지리정보를 생성함으로써 보다 정확한 데이터 베이스를 구축할 수 있게 된다.
타겟 영상 추출부(132)는, 상기 GPS 정보 획득부(112)로부터 획득된 위치 정보에 따라 상기 위치 정보에 대응되는 타겟 영상을 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)로부터 추출할 수 있다.
대응 영역 추출부(133)는 상기 타겟 영상 추출부(132)로부터 추출된 타겟 영상과 상기 이동 경로 생성부(131)로부터 생성된 각 이동 경로점에서의 좌안 영상 또는 우안 영상을 비교하여, 가장 유사한 영역인 대응 영역을 추출할 수 있다. 이때, 상기 대응 영역은 상기 각 이동 경로점에서의 좌안 영상 또는 우안 영상에 대한 정보로부터 추출될 수 있다. 여기서, 타겟 영상으로부터 대응 영역을 추출하는 과정에 대해서 상세히 살펴보도록 한다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 타겟 영상으로부터 대응 영역을 추출하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 블록도이다.
대응 영역 추출부(133)는 필터링부(133-1), 특징점 추출부(133-2), 벡터 변환부(133-3) 및 객체 탐색부(133-4)로 이루어진다.
먼저, 상기 필터링부(133-1)는 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)로부터 추출된 타겟 영상을 다양한 분산값을 갖는 가우시안 필터에 통과시키고, 통과된 이미지들을 스케일에 따라 순차적으로 감산하여 차이 이미지를 생성한다. 상기 특징점 추출부(133-2)는 상기 생성된 차이 이미지로부터 극값(최대, 최소값)에 해당하는 픽셀의 위치를 추출할 수 있다. 여기서, 상기 극값(최대, 최소값)에 해당하는 픽셀의 위치는 선택된 픽셀값이 그에 이웃하는 8개의 픽셀과 스케일된 상,하 이미지의 9개 픽셀씩, 총 26개의 픽셀값보다 크거나 작을 경우로 결정된다. 즉, 상기 극값(최대, 최소값)에 해당하는 픽셀이 특징점으로 추출된다.
상기 벡터 변환부(133-3)는 상기 추출된 특징점들 중에서 노이즈 제거 및 강한 에지 성분을 제거하고, 남은 특징점들에 대하여 방향 정보 및 크기를 설정한다. 그리고, 상기 특징점을 중심으로 16x16 블록을 설정하고, 블록 내의 각 픽셀에 대하여 변화 방향을 측정한다. 상기 변화 방향은 변화 기울기에 비례하도록 설정되며, 변화 기울기가 클수록 변화 방향의 확률분포도 커지게 된다. 상기 변화 방향에 대한 확률분포는 8개의 방향으로 구분되어 저장되고, 이는 16x16 블록에 대하여 128 차원의 벡터 형태로 표현된다.
상기 객체 탐색부(133-4)는 상기 타겟 영상의 특징점 벡터 정보와 좌안 영상(또는 우안 영상)의 특징점 벡터 정보를 비교하여 객체들 간의 매칭 여부를 확인함으로써 대응 영역을 추출하게 된다.
이처럼 대응 영역을 추출하는 과정은 도 4에서 나타난다. 도 4는 이동 경로 그래프 상의 임의의 위치 좌표에서의 촬영된 영상과 타겟 영상을 나타내고, 객체 식별 방법을 이용하여 상기 두 영상의 공통점을 추출하는 과정을 보여준다. 상기 객체 식별 방법을 적용하여 자동으로 공통점들을 추출함으로써 수작업으로 스테레오 영상 사이의 공통점들을 지정하지 않고 자동으로 다수 공통점을 확보하여 관성 항법 장치 없이도 정확한 위치 측정을 수행할 수 있다. 상기 객체 식별 방법은 도 5에서 상세히 설명하기로 한다.
이렇게 추출된 상기 대응 영역을 포함하는 좌안 영상과 우안 영상은 사진 측량 수행부(134)를 통하여 사진 측량을 수행하게 된다. 즉, 상기 좌안 영상과 우안 영상으로부터 영상 내 객체의 위치, 거리, 면적 및 속성 등에 대한 보다 정확한 정보를 획득할 수 있게 된다.
만약, 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120) 내에 상기 타겟 영상에 대한 정보가 존재하지 않는 경우에는, 상기 대응 영역 추출부(133)는 상기 이동 경로 생성부(131)로부터 생성된 각 이동 경로점에서의 좌안 영상과 우안 영상에 대한 지리 정보, 즉 영상 내 객체의 위치, 거리, 면적 및 속성 정보 등을 도로 선형 매칭 방법 또는 지적도 등을 연계하여 도시공간 지리정보 데이터 베이스의 초기화 정보로 이용할 수도 있다.
도시공간 지리정보 생성부(135)는 이렇게 획득된 영상 내 객체의 위치, 거리, 면적 및 속성 정보 등을 이용하여 도시공간 지리정보를 생성할 수 있게 된다.
그리고, 상기 생성된 도시공간 지리정보는 업데이트 장치(140)를 통하여 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)로 전송되어 보다 정확한 도시공간 지리정보로 업데이트될 수 있다. 여기서, 상기 업데이트 장치(140)는 방송 송/수신 모듈, 이동 통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 또는 근거리 통신 모듈 등을 적용할 수 있으며, 방송 송/수신 모듈의 경우 상기 생성된 도시공간 지리정보를 방송신호로 송/수신할 수 있으며, 상기 이동통신 모듈은 이동 통신망 상에서 기지국, 상기 데이터 프로세싱 장치(130), 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120) 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 또한, 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 상기 무선 인터넷 모듈은 상기 데이터 프로세싱 장치(130) 또는 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)에 내장되거나 외장될 수 있다. 상기 근거리 통신 모듈은 근거리 통신을 위한 모듈을 말하며, 상기 데이터 프로세싱 장치(130)와 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)가 가까운 곳에 위치하고 있을 때 적용 가능하다. 근거리 통신 기술로 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.
도 5는 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 이동 측량 장치로부터 획득된 데이터를 이용하여 도시공간 지리정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 이동 측량 장치는 스테레오 영상을 획득할 수 있는 2대의 카메라를 장착하고 있으며, 현재 이동 측량 장치의 위치 정보를 획득할 수 있는 GPS 수신기를 장착하고 있다. 기존의 이동 측량 장치는 영상 획득 순간에 이동 측량 장치의 자세를 결정하는 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성 측정 장치), INS(Inertial Navigation System, 관성 항법 장치), 그리고 영상과 위치 정보와의 동기를 맞추어 주는 데이터 동기화 장치 등을 장착하였다. 그러나, 상기 장치들은 고가의 장비일 뿐만 아니라, 도심 속에서는 그 기능을 제대로 발휘하지 못해 지리 정보의 정확도가 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 발명에서는 상기 고가의 장비를 이용하지 않고 스테레오 영상을 획득할 수 있는 2대의 카메라와 현재 이동 측량 장치의 위치 정보를 획득할 수 있는 GPS 수신기만을 이용함으로써 현저한 비용 절감 효과를 가져올 수 있다. 또한, 본 발명은 객체 식별 방법을 이용하여 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설 등의 면적, 길이, 위치에 대한 정보를 획득함으로써 도심 내 지리 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.
이동 측량 장치 내에 있는 GPS 수신기로부터 현재 이동 측량 장치의 위치 정보를 획득하고(S510), 상기 GPS 수신기로부터 획득된 현재 이동 측량 장치의 위치 정보는 상기 2대의 카메라로부터 획득된 영상 정보에 매핑된다. 즉, 도심 내 위치 좌표에 따른 스테레오 영상을 획득할 수 있다(S520). 한편, 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로부터 원하는 위치 좌표에 대응되는 타겟 영상을 추출할 수 있다(S530).
상기 스테레오 영상과 상기 타겟 영상으로부터 공통점을 추출하여 객체들 간의 매칭 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 본 발명이 적용되는 일실시예로서, 서로 다른 방향과 크기를 갖는 영상들로부터 크기와 회전에 불변한 특징점들을 추출함으로써 상기 공통점을 추출할 수 있다. 먼저, 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스(120)로부터 추출된 타겟 영상을 다양한 분산값을 갖는 가우시안 필터에 통과시키고, 통과된 이미지들을 스케일에 따라 순차적으로 감산하여 차이 이미지를 생성한다. 이는 아래 수학식 1에 의해 수행될 수 있다.
Figure 112010011187003-pat00001
Figure 112010011187003-pat00002
여기서, L(x,y,σ)는 가우시안 필터를 통과한 이미지의 함수값을 나타내고, G(x,y,σ)는 가우시안 필터를 나타내며, D(x,y,σ)는 스케일된 이미지와의 차이값을 나타낸다. 상기 생성된 차이 이미지로부터 극값(최대, 최소값)에 해당하는 픽셀의 위치를 추출할 수 있다. 여기서, 상기 극값(최대, 최소값)에 해당하는 픽셀의 위치는 선택된 픽셀값이 그에 이웃하는 8개의 픽셀과 스케일된 상,하 이미지의 9개 픽셀씩, 총 26개의 픽셀값보다 크거나 작을 경우로 결정된다. 즉, 상기 극값(최대, 최소값)에 해당하는 픽셀이 특징점으로써 추출된다(S540). 상기 추출된 특징점들 중에서 노이즈 제거 및 강한 에지 성분을 제거하고, 남은 특징점들에 대하여 방향 정보 및 크기를 설정한다. 방향 정보와 크기는 각각 아래 수학식 2와 3에 의해 결정된다.
Figure 112010011187003-pat00003
Figure 112010011187003-pat00004
상기 특징점을 중심으로 16x16 블록을 설정하고, 블록 내의 각 픽셀에 대하여 변화 방향을 측정한다. 상기 변화 방향은 변화 기울기에 비례하도록 설정되며, 변화 기울기가 클수록 변화 방향의 확률분포도 커지게 된다. 상기 변화 방향에 대한 확률분포는 8개의 방향으로 구분되어 저장되고, 이는 16x16 블록에 대하여 128 차원의 벡터 형태로 표현된다(S550). 이와 같이 얻어진 상기 타겟 영상의 특징점 벡터 정보와 좌안 영상(또는 우안 영상)의 특징점 벡터 정보를 비교하여 객체들 간의 매칭 여부를 확인할 수 있다(S560). 그리고, 상기 탐색 결과에 기초하여 상기 타겟 영상 내 객체와 매칭되는 상기 스테레오 영상 내의 대응 영역을 추출할 수 있다(S570).
본 발명이 적용되는 다른 실시예로서, 객체 식별을 위해 필터링을 이용하여 대응 영역을 추출할 수 있다. 먼저, 영상 내 객체의 경계 영역을 확인하고 상기 경계 영역의 기하학적 특성을 이용하여 대응 영역을 추출할 수 있다. 예를 들어, 건물, 간판, 가로수 등은 각각의 기하학적 특성을 가지고 있으므로, 상기 건물, 간판, 가로수 등을 이루는 선분과 각 선분이 만나는 모서리의 점들만을 추출하여 비교함으로써 대응 영역을 추출할 수 있다.
상기와 같이 추출된 대응 영역을 포함하는 좌안 영상 및 우안 영상은 사진 측량 수행부(134)를 통하여 사진 측량을 수행하게 된다. 상기 스테레오 영상 획득부(111)는 상기 이동 측량 장치(110)에 고정된 프레임으로 설치되어 카메라 축의 기울기가 고정되어 있고, 스테레오 카메라 사이의 기선이 고정되어 있으므로 스테레오 영상을 이용한 전방교회법으로 측정이 가능하다. 상기 전방교회법은 객체의 위치와 높이를 확인할 수 있는 검사점들을 더 많이 취득할수록 여러 결과 값의 평균을 낼 수 있어 보다 정확한 위치와 높이값을 기대할 수 있다.
이처럼, 상기 사진 측량을 통하여 상기 좌안 영상과 우안 영상으로부터 영상 내 객체의 위치, 거리, 면적 및 속성 등에 대한 보다 정확한 정보를 획득할 수 있게 된다. 이렇게 획득된 영상 내 객체의 위치, 거리, 면적 및 속성 정보 등을 이용하여 도시공간 지리정보를 생성할 수 있게 된다(S580). 그리고, 상기 생성된 도시공간 지리정보는 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로 전송되어 보다 정확한 도시공간 지리정보로 업데이트될 수 있다.
상기에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 상기 고가의 장비를 이용하지 않고 영상 정보와 위치 정보를 획득함으로써 현저한 비용 절감 효과를 가져올 수 있고, 또한 객체 식별 방법을 이용함으로써 도심 내 지리 정보의 정확성을 향상시킬 수 있다.

Claims (5)

  1. 도시공간 지리정보를 저장하되, 상기 도시공간 지리정보는 도로 시설물, 건물, 도로 점용 시설 및 부대 시설의 위치 정보, 거리 정보 및 면적 정보를 포함하는 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스;
    이동 측량 장치의 위치 정보를 획득하는 GPS 정보 획득부;
    상기 이동 측량 장치의 위치 정보에 대응되는 좌안, 우안 영상을 획득하는 스테레오 영상 획득부;
    상기 획득된 좌안, 우안 영상 및 상기 이동 측량 장치의 위치 정보를 이용하여 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보를 획득하고, 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보로부터 상기 이동 측량 장치의 이동 경로를 생성하는 이동 경로 생성부;
    상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로부터 상기 좌안, 우안 영상의 위치 정보에 대응되는 타겟 영상을 추출하는 타겟 영상 추출부;
    상기 추출된 타겟 영상과 상기 생성된 이동 경로의 각 위치 좌표에서의 좌안, 우안 영상을 비교하여 대응 영역을 추출하는 대응 영역 추출부;
    상기 추출된 대응 영역에 대해 사진 측량을 수행하는 사진 측량 수행부;
    상기 사진 측량 수행 결과로부터 상기 대응 영역 내의 도시공간 지리 정보를 획득하는 도시공간 지리정보 생성부; 및
    상기 획득된 대응 영역 내의 도시공간 지리정보를 상기 기구축된 도시공간 지리정보 데이터 베이스로 전송하여 업데이트를 수행하는 업데이트부
    를 포함하되,
    상기 대응 영역 추출부는, 상기 추출된 타겟 영상에 대해 가우시안 필터링을 수행하는 필터링부와; 상기 필터링된 타겟 영상을 스케일링하여 원 타겟 영상과 스케일링된 타겟 영상에 대해 순차적으로 감산 연산을 수행하여 차이 영상을 생성하고, 상기 차이 영상으로부터 극값에 해당하는 특징점 픽셀의 위치 정보를 획득하는 특징점 추출부와; 상기 특징점 픽셀의 위치 정보에 기초하여 상기 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 설정하고, 상기 설정된 특징점 픽셀의 크기와 방향 정보를 이용하여 상기 특징점 픽셀을 벡터 좌표로 변환하는 벡터 변환부를 포함하여 이루어지고,
    상기 특징점 픽셀은 상기 차이 영상 내에서 최대값 또는 최소값에 해당하는 픽셀을 나타내며, 상기 특징점 픽셀의 크기는,
    m(x,y) = {(L(x, y+1)-L(x, y-1))2/(L(x+1, y)-L(x-1, y))2}⌒(1/2)
    에 의해 획득되고,
    상기 특징점의 방향 정보는,
    θ(x,y) = tan-1 ((L(x, y+1)-L(x, y-1))/(L(x+1, y)-L(x-1, y)))
    에 의해 획득되고, 여기서, L(x,y)는 필터링된 영상 함수를 나타내며,
    상기 벡터 변환부는 상기 특징점 픽셀을 128차원의 형태의 벡터 좌표로 변환하는 것을 특징으로 하는 도시공간의 지리정보 생성 시스템.
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