KR101020915B1 - Rgb 밴드강조와 ihs 색채변환을 이용한 2차원 도시 건물 객체의 경계 필터링 방법 - Google Patents

Rgb 밴드강조와 ihs 색채변환을 이용한 2차원 도시 건물 객체의 경계 필터링 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, 디지털 항공 사진 저장부로부터 특정 지역의 영상에 대한 디지털 항공 사진 정보를 추출하되, 상기 디지털 항공 사진 정보는 내부 표정 측점 정보, 상호 표정 정보, 절대 표정 정보 및 외부 표정 요소를 포함하는 단계; 상기 추출된 디지털 항공 사진 정보에 기초하여 불투수지표면 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 불투수지표면 정보로부터 2차원 건물 객체와 도로 객체를 구별하기 위해 RGB(Red,Green,Blue) 밴드 강조와 IHS(Intensity,Hue,Saturation) 색채 변환을 수행하는 단계; 및 상기 RGB(Red,Green,Blue) 밴드 강조와 상기 IHS(Intensity,Hue,Saturation) 색채 변환에 의해 구별된 2차원 건물 객체의 경계에 대해 아래 3x3 매트릭스의 필터링 계수(α)를 이용하여 경계 강화 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 RGB 밴드강조와 IHS 색채변환을 이용한 2차원 건물 객체의 경계 필터링 방법을 제공한다.

Description

RGB 밴드강조와 IHS 색채변환을 이용한 2차원 도시 건물 객체의 경계 필터링 방법{A METHOD FOR FILTERING AN EDGE OF 2-DIMENSIONAL URBAN BUILDING OBJECT USING RGB BAND INTENSITY AND IHS COLOR TRANSFORMATION}
본 발명은 RGB 밴드강조와 IHS 색채변환을 이용한 2차원 건물 객체의 경계 필터링 방법에 관한 것이다.
영상 분야가 점차 2차원에서 3차원으로 전환되면서 이를 이용한 관련 분야의 파급 효과도 급성장하고 있는데, 공공 분야, 국방 분야 및 일반 산업에 이르기까지 점차적으로 3차원 영상의 응용 분야가 다양화되고 있다. 이러한 응용 분야 중에 하나인 3차원 지리 정보(GI : Geographical Information) 소프트웨어 산업 시장은 기능별로 세분화되어 발전되어 왔으며, 지리 정보의 활용 분야의 다양성과 전문성은 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)기반 기술의 응용 분야를 창출하는데 기여하였다.
일반적으로 3차원 지리 정보 시스템(GIS)은 3차원 모형화 기술을 적용한 지리 정보 시스템으로서, 지형과 인공 시설물을 3차원 정보로 구축하고 지리 정보 시스템 및 증강 현실 기술과 연동하여 공간 정보를 저장, 처리, 가공, 분석하는 시스템이다. 이와 같은 3차원 지리정보 시스템에서 3차원 지리 정보 데이터를 구축하기 위해, 종래에는 건물, 도로 등 인공 시설물에 대하여 도화, 디지타이징 등의 수작업으로 통해 3차원 지리 정보 데이터를 새로 모델링하고, 그 모델링된 결과로부터 3차원 지리 정보를 다시 평탄화하여야 하는 불편함이 있었다.
또한, 종래의 3차원 지리 정보 구축 과정에서는 3차원 지리 정보 데이터 모델링시 2차원 지리 정보 데이터의 모델링보다 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 이동 측량 장비(MMS; Mobile Mapping System)등 최신 측량 장비를 이용하여 3차원 지리 정보 데이터를 구축함으로써 이 또한 적지 않은 비용이 소요되었다. 더욱이, 종래의 3차원 지리 정보 구축 과정에서는 디지털 항공 사진 정보, 항공 라이다 정보 및 3차원 지리 정보 데이터와의 구축 시기를 일치시키기 어렵다는 단점을 가지고 있다.
상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 항공 라이다 정보와 디지털 항공 사진 정보만으로 평탄화된 3차원 지리 정보와 건물, 도로 수치 레이어를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 평탄화된 3차원 지리 정보를 생성하기 위하여 평탄화 좌표 정보를 획득하는 방법을 제공하고자 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은, 디지털 항공 사진 저장부로부터 특정 지역의 영상에 대한 디지털 항공 사진 정보를 추출하되, 상기 디지털 항공 사진 정보는 내부 표정 측점 정보, 상호 표정 정보, 절대 표정 정보 및 외부 표정 요소를 포함하는 단계; 상기 추출된 디지털 항공 사진 정보에 기초하여 불투수지표면 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 불투수지표면 정보로부터 2차원 건물 객체와 도로 객체를 구별하기 위해 RGB(Red,Green,Blue) 밴드 강조와 IHS(Intensity,Hue,Saturation) 색채 변환을 수행하는 단계; 및 상기 RGB(Red,Green,Blue) 밴드 강조와 상기 IHS(Intensity,Hue,Saturation) 색채 변환에 의해 구별된 2차원 건물 객체의 경계에 대해 아래 3x3 매트릭스의 필터링 계수(α)를 이용하여 경계 강화 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 RGB 밴드강조와 IHS 색채변환을 이용한 2차원 건물 객체의 경계 필터링 방법을 제공한다. ( 여기서,
Figure 112010017132290-pat00001
)
또한, 본 발명에서, 상기 불투수지표면 정보는 정규시가지화지수를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에서, 상기 정규시가지화지수는 아래 수학식에 의해 획득되는 것을 특징으로 한다. (여기서, 정규시가지화지수 = {(1.55~1.75μm) - (0.76~0.90μm)} / {(1.55~1.75μm) + (0.76~0.90μm)} )
또한, 본 발명은, 상기 경계 강화 필터링이 수행된 2차원 건물 객체에 대하여 벡터라이징을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은, 상기 벡터라이징 수행에 의해 추출된 외곽선 정보를 이용하여 2차원 건물 객체의 좌표 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
따라서 본 발명은 항공 라이다 정보와 디지털 항공 사진 정보만으로 평탄화 좌표 정보를 획득할 수 있고, 평탄화 좌표 정보 중 최저 고도 좌표값을 가지는 평탄화 좌표 정보를 기준으로 상기 건물 객체의 표고 정보를 수정함으로써 평탄화된 3차원 지리 정보를 획득할 수 있다. 이러한 평탄화 작업을 통해 건물 객체와 지표면과의 표고 차이를 보정함으로써 돌출된 지표면 위로 건물 객체가 위치하게 되는 경우를 방지할 수 있고, 이를 통해 보다 명확한 3차원 지리 정보를 생성할 수 있게 된다. 또한, 기존의 3차원 지리 정보를 구축하기 위한 비용도 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 평탄화된 3차원 지리 정보 생성 시스템의 개략적인 구조를 나타낸다.
도 2는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 건물 객체에 대하여 외곽선 자동 벡터라이징을 수행한 결과를 나타낸다.
도 3은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 3차원 객체 정보 생성부에서 2차원 객체 정보와 표고 정보를 이용하여 3차원 객체 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 객체의 표고 변화의 특징이 되는 특정 좌표 정보들 간의 거리 및 각도 차이를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 평탄화 좌표 정보를 이용하여 3차원 지리 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
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. 특히, 본 명세서에서 정보(information)란, 값(values), 파라미터(parameters), 계수(coefficients), 성분(elements) 등을 모두 아우르는 용어로서, 경우에 따라 그 의미는 달리 해석될 수 있다.
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. 그리고, 기존에 구축된 일정 수준의 시설물에 대한 정보와 항공 사진 및 수치 지형도를 이용하여 대상 지역에 대한 3차원 지리 정보를 생성할 수 있게 되었고, 그에 따라 기존의 평면적인 분석에서 3차원적 분석이 가능하게 되었다. 따라서, 보다 효율적인 3차원 지리 정보를 생성하기 위해 항공 라이다 정보와 디지털 항공 사진 정보만을 활용하는 실시예들을 살펴보도록 한다.
도 1은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 평탄화된 3차원 지리 정보 생성 시스템의 개략적인 구조를 나타낸다.
상기 도 1을 참조하면, 평탄화된 3차원 지리 정보 생성 시스템은 데이터 저장부(110), 경계 강화 필터링부(120), 2차원 객체 정보 생성부(130), 표고 정보 추출부(140), 3차원 객체 정보 생성부(150), 평탄화 좌표 정보 획득부(160), 평탄화 수행부(170) 및 3차원 영상 출력부(180)로 구성된다.
먼저, 상기 데이터 저장부(110)는 디지털 항공 사진 정보 저장부(111)와 항공 라이다(LIDAR) 자료 저장부(112)로 구성되고, 상기 디지털 항공 사진 정보 저장부(111)는 외부로부터 디지털 항공 사진 정보를 수신하여 저장하고, 항공 라이다 정보 저장부(112)는 외부로부터 항공 라이다 정보를 수신하여 저장한다.
여기서, 디지털 항공 사진 정보라 함은, 항공 사진으로부터 획득될 수 있는 2차원 좌표 정보 및 속성 정보를 의미한다. 예를 들어, 항공 사진의 픽셀 좌표계에서 카메라의 물리적인 좌표계를 산출할 때 사용되는 변수인 내부 표정 측점 정보, 입체 모델 생성시 사용되는 변수인 상호 표정 정보, 항공 사진 상의 위치에 대해 지상 좌표를 산출할 경우 사용되는 변수인 절대 표정 정보, 상호 표정 및 절대 표정 작업이 완료되면 항공 사진 상에 임의의 위치에 해당하는 지상 좌표값을 산출할 때 사용되는 수학식의 상수인 외부 표정 요소를 포함할 수 있다.
그리고, 항공 라이다 정보라 함은, 항공 레이저 측량 시스템을 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고, 반사된 레이저파의 도달 시간을 이용하여 반사되는 지점과 관련된 3차원 데이터 정보를 의미한다. 예를 들어, 레이저 측량에 의한 위치 좌표값, 항공 레이저 측량시 발생하는 X축 또는 Y축의 회전량 오차 정보, 항공 레이저 측량 데이터의 진입점의 좌표값과 건물 최외곽 지상 측량 좌표값의 거리 정보, 스케일 보정 팩터, 지상기준점과 항공 레이저 측량 데이터와의 일정한 높이 차이 정보 등이 있을 수 있다.
디지털 항공 사진 정보 저장부(111)로부터 특정 지역의 영상에 대한 2차원 좌표 정보 및 속성 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 상기 특정 지역의 영상에 대한 2차원 좌표 정보 및 속성 정보로부터 아래 수학식 1에 의한 정규시가지화지수(NDBI : Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 불투수지표면 정보를 추출할 수 있다.
Figure 112010017132290-pat00002
여기서, Band X 는 스펙트럴 밴드 범위 1.55~1.75μm 를 나타내며, Band Y 는 스펙트럴 밴드 범위 0.76~0.90μm 를 나타낸다.
경계 강화 필터링부(120)에서는 상기 수학식 1에 의한 정규시가지화지수를 이용하여 추출된 불투수지표면 정보로부터 건물 객체와 도로 객체를 추출하기 위한 영상 강조 작업을 수행할 수 있다. 먼저, 도로는 건물에 비해 상대적으로 어두운 색을 띄게 되므로 RGB 밴드 강조와 IHS 변환을 이용하여 채도를 강조할 수 있다. 그리고, 객체의 경계를 명확히 하기 위해 건물 객체와 도로 객체에 대하여 경계 강화 필터링을 적용할 수 있다. 상기 경계 강화 필터링을 위한 필터링 계수(α)(3x3)는 아래 수학식 2와 같다.
Figure 112010017132290-pat00003
그리고, 상기 수학식 2의 필터링 계수(α)를 이용하여 건물 객체와 도로 객체의 경계를 명확히 한 후, 상기 경계 강화 필터링부(120)는 건물 및 도로가 될 수 없는 노이즈를 제거하게 된다.
상기 2차원 객체 정보 생성부(130)에서는 건물 및 도로가 될 수 없는 노이즈가 제거되고, 경계가 명확해진 건물 객체에 대하여 외곽선 자동 벡터라이징을 수행함으로써 2차원의 건물 객체 정보와 도로 객체 정보를 생성할 수 있다. 상기 건물 객체에 대하여 외곽선 자동 벡터라이징을 수행한 결과를 도 2에서 확인할 수 있다.
한편, 표고 정보 추출부(140)는 상기 항공 라이다(LIDAR) 자료 저장부(112)로부터 획득된 3차원 데이터 정보를 이용하여 평면 좌표를 기준으로 하는 표고 정보를 추출할 수 있다. 3차원 객체 정보 생성부(150)는 상기 2차원 객체 정보 생성부(130)로부터 생성된 2차원의 건물 객체 정보와 도로 객체 정보, 그리고 상기 표고 정보 추출부(140)로부터 추출된 표고 정보를 이용하여 3차원 건물 객체 정보 및 도로 객체 정보로 합성할 수 있다. 이에 대해서는 도 3에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
상기 3차원 객체 정보 생성부(150)에서는 상기 합성된 3차원 건물 객체 정보와 도로 객체 정보로부터 객체의 표고 변화의 특징이 되는 특정 좌표 정보만을 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 건물 객체 정보와 도로 객체 정보로부터 밝기 값이 급격하게 변하는 지점의 좌표 정보를 특정 좌표 정보로 추출할 수 있다. 즉, 일정 영역 내에서 이웃하는 좌표의 밝기 값보다 현저하게 크거나 작은 좌표를 의미할 수 있다. 여기서, 현저하게 크거나 작은 정도는 기설정된 임계값에 따라 결정될 수 있다. 또는 상기 특정 좌표 정보는 기설정된 영역 내에서 상기 특정 좌표 정보가 가리키는 영역의 밝기 값이 그에 이웃하는 좌표 정보가 가리키는 영역들의 밝기 값보다 큰 경우의 좌표 정보를 나타낸다. 여기서, 기설정된 영역은 영상 내 전체 영역을 동일한 크기를 갖는 격자 형태로 분할한 경우 분할된 하나의 격자 영역을 의미하거나, 하나의 객체임을 추정할 수 있는 유사한 밝기 값 분포를 갖는 영역을 의미할 수도 있다. 그리고, 상기 밝기 값은 해당 영역 내 픽셀들의 평균 픽셀값을 나타낸다. 상기 특정 좌표 정보는 건물의 경계선을 나타내는 좌표 정보일 수 있고, 또는 도로가 교차하는 지점의 좌표 정보를 나타낼 수 있다.
평탄화 좌표 정보 획득부(160)에서는 상기 특정 좌표 정보들로부터 상기 특정 좌표 정보들 간의 거리 및 각도 차이를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 획득할 수 있다. 이에 대해서는 도 4에서 상세히 설명하도록 한다. 그리고, 상기 평탄화 좌표 정보를 이용하여 건물 객체 정보 또는 도로 객체 정보에 대해 평탄화 작업을 수행함으로써 보다 명확한 수치 지도를 생성할 수 있다.
평탄화 수행부(170)는 상기 평탄화 좌표 정보 획득부(160)로부터 생성된 건물 객체 및 도로 객체의 평탄화 좌표 정보와 상기 항공 라이다 정보 저장부(112)로부터 획득된 3차원 데이터 정보에 기초하여 평탄화 작업을 수행할 수 있다. 이때, 건물 객체는 평탄화 좌표 정보 중 최저 고도 좌표값을 가지는 평탄화 좌표 정보를 기준으로 건물 객체의 고도 좌표 값을 수정할 수 있다. 이러한 평탄화 작업을 통해 건물 객체와 지표면과의 표고 차이를 보정함으로써 돌출된 지표면 위로 건물 객체가 위치하게 되는 경우를 방지할 수 있고, 평탄화된 건물 객체 정보를 생성함으로써 보다 명확한 3차원 지리 정보를 생성할 수 있게 된다.
이렇게 생성된 3차원 지리 정보는 3차원 영상 출력부(180)를 통하여 디스플레이될 수 있다.
도 3은 본 발명이 적용되는 실시예로서, 3차원 객체 정보 생성부에서 2차원 객체 정보와 표고 정보를 이용하여 3차원 객체 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위해 나타낸 것이다.
상기 도 1에서 살펴본 바와 같이, 3차원 객체 정보 생성부(150)에서는 2차원 객체 정보와 표고 정보를 이용하여 3차원 객체 정보를 생성한다. 도 3을 살펴보면, 2차원 객체 정보 생성부(130)로부터 생성된 2차원 객체 정보(151)는 공간 좌표 정보와 객체 속성 정보를 포함할 수 있다. 상기 공간 좌표 정보는 객체의 2차원 공간 좌표 정보를 나타내며, 예를 들어, 영상 내 객체의 위치를 나타내는 X 좌표, Y 좌표를 의미할 수 있다. 그리고, 상기 객체 속성 정보는 객체가 가지는 고유의 속성 정보를 나타내며, 예를 들어, 객체가 건물인 경우 건물명, 층수, 주소 등을 의미할 수 있다.
그리고, 표고 정보 추출부(140)로부터 추출된 표고 정보는 수치 표고 모델(152)을 의미할 수 있다. 수치 표고 모델(Digital Elevation Model, DEM)은 지표면에서 관측된 불연속점의 정보를 자료 처리 과정을 거쳐 기하학적으로 재현하고 수치적으로 해석하는 수치 지형 모형 중 표고만을 취급하는 좁은 의미의 모형을 의미하며, 수치 표고 모형, 수치 고도 모형, 또는 수치 고도 데이터 등으로 불릴 수 있다. 상기 수치 표고 모델(152)은 상기 항공 라이다(LIDAR) 자료 저장부(112)로부터 획득된 3차원 데이터 정보를 이용하여 평면 좌표를 기준으로 하는 표고 정보들을 나타낸다. 여기서, 상기 표고 정보는 수치 고도 데이터를 의미하고, 3차원 데이터 정보는 상기 도 1에서 설명한 바 있다.
따라서, 상기 2차원 객체 정보(151), 즉 영상 객체의 위치를 나타내는 X 좌표, Y 좌표 정보와 상기 표고 정보, 즉 상기 X 좌표, Y 좌표에 대응되는 위치의 수치 고도 데이터를 합성하여 3차원 객체 정보(153)를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 3차원 건물 객체 정보로부터 객체의 표고 변화의 특징이 되는 특정 좌표 정보만을 선택하고, 상기 특정 좌표 정보들 간의 거리 및 각도 차이를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 획득할 수 있다. 이하, 도 4에서는 평탄화 좌표 정보를 획득하는 구체적인 실시예를 살펴보도록 한다.
도 4는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 객체의 표고 변화의 특징이 되는 특정 좌표 정보들 간의 거리 및 각도 차이를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 상기 도 4에서, 실선은 동일한 고도를 갖는 점들의 집합을 나타내며, 이들 중 밝기 값의 변화가 가장 큰 위치, 즉 특정 좌표 정보로서 A(x1,y1,z1), B(x2,y2,z2), C(x3,y3,z3) 3개의 위치가 있다고 하자. 이 경우, 상기 3개의 특정 좌표 정보들 간의 거리 및 각도 차이를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 추출할 수 있다.
좌표 A와 좌표 B 사이의 거리를 Dab 라 하고, 좌표 A와 좌표 C 사이의 거리를 Dac 라고 하면, Dab 및 Dac 는 아래 수학식 3에 의해 획득될 수 있다.
Figure 112010017132290-pat00004
Figure 112010017132290-pat00005
그리고, 좌표 A를 기준으로 좌표 B의 각도를 Φ1, 좌표 C의 각도를 Φ2 라 하면, Φ1 및 Φ2는 아래 수학식 4에 의해 획득될 수 있다.
Figure 112010017132290-pat00006
상기 수학식 3, 4를 이용하여 계산된 상기 Dab, Dac 및 상기 Φ1, Φ2 를 기설정된 거리 임계값 및 기설정된 각도 임계값과 각각 비교하여 두 좌표 사이의 거리가 상기 거리 임계값보다 작고, 두 좌표가 이루는 각도가 상기 각도 임계값보다 큰 경우라면, 해당 좌표를 평탄화 좌표 정보로 설정할 수 있다. 왜냐하면, 두 좌표 사이의 거리가 기설정된 거리 임계값보다 작고, 두 좌표가 이루는 각도가 기설정된 각도 임계값보다 크다는 것은 지형의 변화가 크다는 것을 의미하기 때문이다. 여기서, 상기 기설정된 거리 임계값은 1m~5m가 바람직하고, 상기 기설정된 각도 임계값은 30도~45도가 바람직하다. 이렇게 생성된 평탄화 좌표 정보는 상기 평탄화 수행부(170)에서 평탄화 작업을 수행하기 위해 이용될 수 있다.
도 5는 본 발명이 적용되는 실시예로서, 평탄화 좌표 정보를 이용하여 3차원 지리 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
먼저, 디지털 항공 사진 정보 저장부(111)로부터 디지털 항공 사진 정보를 추출할 수 있다(S510). 여기서, 상기 디지털 항공 사진 정보라 함은, 특정 지역의 영상에 대한 2차원 좌표 정보 및 속성 정보를 의미할 수 있다. 상기 특정 지역의 영상에 대한 2차원 좌표 정보 및 속성 정보로부터 정규시가지화지수(NDBI : Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 불투수지표면 정보를 추출할 수 있다(S540). 그리고, 경계 강화 필터를 이용하여 상기 불투수지표면 정보 중 건물 객체의 경계에 대해 필터링을 수행한다(S550).
상기 경계 강화 필터링 수행 후, 건물이 될 수 없는 노이즈를 제거하고, 경계가 명확해진 건물 객체에 대하여 외곽선 자동 벡터라이징을 수행함으로써 2차원의 건물 객체 정보를 생성할 수 있다(S560).
한편, 상기 항공 라이다(LIDAR) 자료 저장부(112)로부터 항공 라이다 정보를 추출할 수 있고(S520), 상기 항공 라이다 정보로부터 평면 좌표를 기준으로 하는 표고 정보를 추출할 수 있다(S530).
상기 2차원의 건물 객체 정보와 상기 표고 정보를 이용하여 3차원 건물 객체 정보로 합성할 수 있다(S570). 그리고, 상기 합성된 3차원 건물 객체 정보로부터 객체의 표고 변화의 특징이 되는 특정 좌표 정보만을 추출할 수 있다(S580). 그리고, 상기 특정 좌표 정보들 간의 거리 및 각도 차이를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 획득할 수 있다. 상기 특정 좌표 정보의 거리 정보와 각도 정보를 기설정된 거리 임계값 및 기설정된 각도 임계값과 각각 비교할 수 있다(S581). 이때, 두 좌표 사이의 거리가 상기 거리 임계값보다 작고, 두 좌표가 이루는 각도가 상기 각도 임계값보다 큰 경우라면, 해당 좌표를 평탄화 좌표 정보로 설정할 수 있다. 그리고, 상기 건물 객체의 평탄화 좌표 정보를 이용하여 상기 건물 객체의 표고 정보를 수정할 수 있다(S582). 이때, 건물 객체의 경우 상기 평탄화 좌표 정보 중 최저 고도 값을 갖는 좌표 정보를 기준으로 하여 평탄화할 수 있다. 이러한 평탄화 작업을 통해 건물 객체와 지표면과의 표고 차이를 보정할 수 있고, 평탄화된 건물 객체 정보를 생성함으로써 보다 명확한 3차원 지리 정보를 생성할 수 있게 된다(S590). 이렇게 생성된 3차원 지리 정보는 3차원 영상으로 디스플레이될 수 있다.
상기에서 살펴본 바와 같이, 기존에 3차원 지리 정보를 생성하기 위해 도화, 디지타이징 등의 수작업으로 통해 새로 모델링하고, 모델링된 결과로부터 다시 평탄화하여야 하는 것과 달리, 본 발명은 디지털 항공 사진 정보로부터 획득된 2차원 객체 정보와, 항공 라이다 정보로부터 획득된 표고 정보를 이용하여 평탄화 좌표 정보를 획득하고, 최저 고도 좌표값을 가지는 평탄화 좌표 정보를 기준으로 건물 객체의 표고 정보를 수정하여 평탄화 작업을 수행함으로써 보다 편리하고 적은 비용으로 3차원 지리 정보를 생성할 수 있다.
이상, 전술한 본 발명의 바람직한 실시예는, 예시의 목적을 위해 개시된 것으로, 당업자라면 이하 첨부된 특허청구범위에 개시된 본 발명의 기술적 사상과 그 기술적 범위 내에서, 다양한 다른 실시예들을 개량, 변경, 대체 또는 부가 등이 가능할 것이다.

Claims (5)

  1. 경계 강화 필터링부는 디지털 항공 사진 저장부로부터 특정 지역의 영상에 대한 디지털 항공 사진 정보를 추출하되, 상기 디지털 항공 사진 정보는 내부 표정 측점 정보, 상호 표정 정보, 절대 표정 정보 및 외부 표정 요소를 포함하는 단계;
    상기 경계 강화 필터링부는 상기 추출된 디지털 항공 사진 정보에 기초하여 불투수지표면 정보를 추출하는 단계;
    상기 경계 강화 필터링부는 상기 추출된 불투수지표면 정보로부터 2차원 건물 객체와 도로 객체를 구별하기 위해 RGB(Red,Green,Blue) 밴드 강조와 IHS(Intensity,Hue,Saturation) 색채 변환을 수행하는 단계; 및
    상기 경계 강화 필터링부는 상기 RGB(Red,Green,Blue) 밴드 강조와 상기 IHS(Intensity,Hue,Saturation) 색채 변환에 의해 구별된 2차원 건물 객체의 경계에 대해 아래 3x3 매트릭스의 필터링 계수(α)를 이용하여 경계 강화 필터링을 수행하는 단계
    를 포함하되,
    상기 불투수지표면 정보는 정규시가지화지수를 이용하여 획득되고, 상기 정규시가지화지수는 수학식(정규시가지화지수 = {(1.55~1.75μm) - (0.76~0.90μm)} / {(1.55~1.75μm) + (0.76~0.90μm)} )에 의해 획득되는 것을 특징으로 하는 RGB 밴드강조와 IHS 색채변환을 이용한 2차원 건물 객체의 경계 필터링 방법.
    ( 여기서,
    Figure 112011011270782-pat00007
    )
  2. 삭제
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