KR101026786B1 - 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법 - Google Patents

선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법 Download PDF

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신진규
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중앙항업(주)
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Abstract

본 발명은 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함) 영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원국토공간정보 등으로 구축하기 위하여 다른 촬영 각으로 촬영한 11개의 다중 밴드 스트립영상 내의 대상영역을 일괄 편집하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 임의로 기준영상을 선정하고, 기준영상에서 일괄 편집을 하고자하는 대상영역을 설정하면, 상이한 촬영 각을 갖는 다른 다중 밴드 영상에서도 대상영역의 위치가 자동으로 추출 및 동기화되어 일괄 편집되고, 상이한 촬영 각을 갖는 다른 다중 밴드 영상에서 대상영역의 위치 추출의 신속성과 정확성이 뛰어난 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법은 선형방식 항공 디지털카메라가 다른 촬영 각으로 촬영한 다중 밴드 스트립영상에서 원시영상과, 원시영상의 기하왜곡을 보정한 기하보정영상을 취득하는 영상 취득단계; 상기 영상 취득단계에서 취득한 원시영상들과 기하보정영상들에서 기준영상을 선정하고, 선정된 기준영상에서 대상영역을 설정하는 대상영역 설정단계; 상기 대상영역 설정단계에서 설정된 원시영상과 기하보정영상 각각의 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표와 실제 고도값을 취득하는 기준영상 데이터 취득단계; 다중편집의 대상이 되는 대상영상으로서 상기 원시영상들과 기하보정영상들 각각에 대한 외부표정데이터와 상기 기준영상 데이터 취득단계에서 취득한 영상 좌표 및 고도값을 좌표변환 알고리즘에 적용하여, 대상영상으로서 상기 원시영상들과 기하보정영상들에서 상기 대상영역의 꼭지점들에 해당하는 영상 좌표를 추출하는 좌표변환단계; 상기 좌표변환단계에서 대상역역의 꼭지점에 대한 영상 좌표를 추출한 대상영상들을 일괄 편집하는 다중편집단계;를 포함하여 이루어진다.

Description

선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법{Simultaneous Image Processing Methododolgy for Same Area of Multiband Images from Linear Sensor Array Type Digital Camera}
본 발명은 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드(근적외선밴드 포함) 영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원국토공간정보 등으로 구축하기 위하여 다른 촬영 각으로 촬영한 11개의 다중 밴드 스트립영상 내의 대상영역을 일괄 편집하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 임의로 기준영상을 선정하고, 기준영상에서 일괄 편집을 하고자하는 대상영역을 설정하면, 상이한 촬영 각을 갖는 다른 다중 밴드 영상에서도 대상영역의 위치가 자동으로 추출 및 동기화되어 일괄 편집되고, 상이한 촬영 각을 갖는 다른 다중 밴드 영상에서 대상영역의 위치 추출의 신속성과 정확성이 뛰어난 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법에 관한 것이다.
선형방식 항공 디지털카메라는 최근에 국내에 도입되었고, 도1에서 도시된 바와 같이 항공기에 장착되어 비행하는 항공기의 아래 지상을 촬영하고, 비행경로를 따라 라인방식으로 촬영을 하고, 파장에 따른 밴드 별로 여러 영상을 동시에 촬영을 하고, 각 밴드별 영상은 일반적으로 서로 촬영 각을 달리한다.
선형방식 항공 디지털카메라는 일반적으로 카메라 광선의 파장에 따라 근적외선 밴드, 적색계열 밴드, 녹색계열 밴드, 청색계열 밴드 등을 포함하여 11개의 밴드 영상을 동시에 촬영하여 획득한다. 그래서 항공 디지털카메라가 촬영하여 획득하는 영상을 다중 밴드 영상이라고 한다.
또한, 선형방식항공 디지털카메라는 기존의 아날로그 카메라와 달리 선형방식으로 하나의 라인을 스캔하여 촬영하고, 연속적으로 스캔되어 촬영되는 라인별 영상들을 덧붙여 하나의 전체 영상을 구성하게 되기에 스트립 영상이라고 한다.
항공 디지털카메라가 촬영하는 고해상 선형방식 디지털 다중 밴드 스트립영상을 GIS(UIS)와 수치지도, 3차원 국토공간정보로 구축하여 활용하기 위해서 밴드별 영상 내의 임의의 대상영역을 일괄 편집하는데, 일괄 편집하는 종래의 방법은 작업자에 의한 수작업 방식이다.
도2는 종래에 행해지는 작업자의 수작업에 의한 일괄 편집 방법을 도시한 것이다.
선형방식 항공 디지털카메라가 촬영한 영상은 11개의 밴드별 원시영상(L0)으로 구성되고, 11개의 밴드별 원시영상(L0)으로부터 기하 왜곡이 보정된 7개의 기하보정영상(L1)이 생성된다.
이러한 밴드별 11개의 원시영상과, 7개의 기하보정영상을 종래 방법에 따라 대상영역을 일괄 편집하는 방법은, 우선 작업자가 원시영상들과 기하보정영상들을 모니터로 불러오고, 모니터에 디스플레이되는 각 영상들에서 편집하고자 하는 대상영역을 작업자가 직접 확인하고, 확인 후에는 각 영상에서 대상영역을 직접 선택하여 밴드별 영상들을 일괄 편집한다. 대상영역의 선택과 편집 후에는 이를 저장시킴으로써 일괄 편집이 최종적으로 완료된다.
이처럼 수작업으로 대상영역을 다중 편집하는 종래의 방법은 상당히 번거롭고, 많은 시간을 소요하게 되어 매우 비효율적인 방법이다.
본 발명은 위와 같이 종래에 수작업으로 항공 디지털카메라의 밴드별 영상에서 대상영역을 일괄 편집하는 번거로움과 오랜 시간이 소요되는 문제를 해결하기 위해 안출된 발명으로서, 밴드별 영상에서 임의로 어느 하나의 영상을 기준영상으로 선정한 후에, 기준영상에서 대상영역을 설정하면 나머지 밴드별 영상에서도 대상영역이 자동으로 추출되어 일괄 편집이 이루어지도록 한 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법을 제공함을 목적으로 한다.
그리고 촬영 각을 달리하는 다른 밴드별 영상에서의 대상영역 추출의 신속성과 정확성을 높여, 고품질의 대상영역 일괄 편집이 가능한 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법을 제공함을 목적으로 한다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법은
선형방식 항공 디지털카메라가 다른 촬영 각으로 촬영한 다중 밴드 스트립영상에서 원시영상과, 원시영상의 기하왜곡을 보정한 기하보정영상을 취득하는 영상 취득단계;
상기 영상 취득단계에서 취득한 원시영상들과 기하보정영상들에서 기준영상을 선정하고, 선정된 기준영상에서 대상영역을 설정하는 대상영역 설정단계;
상기 대상영역 설정단계에서 설정된 원시영상과 기하보정영상 각각의 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표와 실제 고도값을 취득하는 기준영상 데이터 취득단계;
다중편집의 대상이 되는 대상영상으로서 상기 원시영상들과 기하보정영상들 각각에 대한 외부표정데이터와 상기 기준영상 데이터 취득단계에서 취득한 영상 좌표 및 고도값을 좌표변환 알고리즘에 적용하여, 대상영상으로서 상기 원시영상들과 기하보정영상들에서 상기 대상영역의 꼭지점들에 해당하는 영상 좌표를 추출하는 좌표변환단계;
상기 좌표변환단계에서 대상역역의 꼭지점에 대한 영상 좌표를 추출한 대상영상들을 일괄 편집하는 다중편집단계;를 포함하여 이루어진다.
그리고 상기 좌표변환단계에서 상기 좌표변환 알고리즘은 아래의 수식들과 같고,
대상영상으로서 상기 원시영상들의 대상영역 꼭지점들의 영상 좌표 추출은
아래의 수식1을 이용하여 원시영상의 상기 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표에 해당하는 포컬플레인(Focal plane) 좌표를 취득하는 제1단계와,
아래의 수식3을 이용하여 상기 제1단계에서 취득한 포컬플레인 좌표에 해당하는 내부(Object space) 좌표를 취득하는 제2단계와,
아래의 수식4를 이용하여 상기 제2단계에서 취득한 내부 좌표와 동일한 내부좌표를 갖는 대상영상의 포컬플레인 좌표를 취득하는 제3단계와,
아래의 수식2를 이용하여 상기 제3단계에서 취득한 대상영상의 포컬플레인 좌표에 해당하는 영상 좌표를 취득하는 제4단계로 구성되는 것을 특징으로 하고,
- 아 래 -
수식1 : Image Level 0 ⇒ Focal Plane
Figure 112011007611865-pat00001
Figure 112011007611865-pat00002
수식2 : Focal Plane ⇒ Image Level 0
Figure 112011007611865-pat00003
Figure 112011007611865-pat00004
수식3 : Focal Plane ⇒ Object Space
Figure 112011007611865-pat00005
Figure 112011007611865-pat00006
수식4 : Object Space ⇒ Focal Plane
Figure 112011007611865-pat00007
Figure 112011007611865-pat00008

상기 좌표변환단계에서 대상영상으로서 상기 기하보정영상들의 대상영역 꼭지점들의 영상 좌표 추출은
아래의 수식5를 이용하여 기하보정영상의 상기 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표에 해당하는 내부 좌표를 취득하는 제1스텝과,
상기 수식4를 이용하여 상기 제1스텝에서 취득한 내부 좌표에 해당하는 포컬플레인 좌표를 취득하는 제2스텝과,
상기 수식2를 이용하여 상기 제2스텝에서 취득한 포컬플레인 좌표에 해당하는 기준영상에 대응하는 원시영상의 영상 좌표를 취득하는 제3스텝과,
상기 제1단계에서 제4단계를 이용하여 상기 제3스텝에서 취득한 기준영상에 대응하는 원시영상의 영상 좌표에 해당하는 대상영상에 대응되는 원시영상의 영상 좌표를 취득하는 제4스텝과,
상기 수식1을 이용하여 상기 제4스텝에서 취득한 대상영상에 대응되는 원시영상의 영상 좌표에 해당하는 포컬플레인(Focal plane) 좌표를 취득하는 제5스텝과,
상기 수식3을 이용하여 상기 제5스텝에서 취득한 포컬플레인 좌표에 해당하는 내부 좌표를 취득하는 제6스텝과,
아래의 수식6을 이용하여 상기 제6스텝에서 취득한 내부 좌표에 해당하는 대상영상의 영상 좌표를 취득하는 제7스텝으로 구성되는 것을 특징으로 하고,
- 아 래 -
수식5 : Image Level 1 ⇒ Object Space
Figure 112011007611865-pat00009
Figure 112011007611865-pat00010
Figure 112011007611865-pat00011
수식6 : Object Space ⇒ Image Level 1
Figure 112011007611865-pat00012
Figure 112011007611865-pat00013

상기 수식4는 아래와 같이 확장되는 것을 특징으로 한다.
- 아 래 -
확장 수식4 :
Figure 112011007611865-pat00014
이와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법은 다중 밴드 원시영상들 및 기하보정영상들에서 기준영상을 선정하고 대상영역을 설정하면, 나머지 편집 대상영상들에서 대상영역이 자동으로 추출되어 일괄 편집되고, 다중 편집의 신속성과 정확성이 높은 발명으로서, 산업발전에 매우 유용한 발명이다.
도 1 은 선형방식 항공 디지털카메라로 촬영 획득하는 다중 밴드 영상의 일례도.
도 2 는 종래기술에 따른 다중 밴드 영상의 일괄 편집 방법 절차도.
도 3 은 ADS_System의 MMS에서 획득하는 원시영상, 메타정보, 외부표정요소 설명도.
도 4 는 원시영상과 메타정보, 외부표정요소 등으로부터 획득하는 기하보정영상 설명도.
도 5 는 원시영상과 기하보정영상의 일례도.
도 6 은 본 발명에 따른 대상영역 일괄 편집 기법의 절차도.
도 7 은 대상영역을 일괄 편집한 다중 밴드 영상의 일례도.
이하, 도3 내지 도7을 참조하여 본 발명에 따른 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법에 대해 보다 상세히 설명한다.
우선, 항공 디지털카메라가 촬영한 영상에서 원시영상('Level 0 ' or 'L0')과 기하보정영상('Level 1 ' or 'L1')을 취득하는 과정을 간략히 설명한다.
항공기에 탑재되어 다중 밴드 영상을 취득하는 장비 일체를 'ADS_System'이라고 할 때, 항공기에 탑재된 디지털카메라가 촬영하는 영상은 항공기에 탑재된 대용량 메모리인 MMS에 저장되고, 상기 MMS는 디지털카메라가 촬영하는 정보 외에 다양한 정보가 저장된다.
원시영상(Level 0)은 상기 ADS_System의 MMS에서 정보를 다운로드 받아 생성된다.
도3에서 보는 바와 같이, MMS에서 다운받은 정보는 전용 프로그램을 이용하면, Level 0에 해당되는 원시영상, 메타데이터 그리고 위치데이터를 얻을 수 있게 된다.
상기 메타데이터는 촬영 프로젝트 정보, 촬영 스트립 정보, 촬영 영상 정보를 포함하고,
상기 위치데이터는 POS시스템에서 처리된 GPS/INS(IMU) 데이터들로서 항공기(즉, 디지털카메라)의 위치와 자세에 대한 정보를 포함한다.
그런데 MMS에서 취득하는 위치데이터는 선형방식 영상의 각 라인별 외부표정요소(즉, 위치 및 자세 정보)를 모두 갖지 아니하고, 일정한 간격으로 지정된 라인에서의 위치와 자세 정보만이 포함되어 있다.
따라서 기하 왜곡이 보다 정밀하게 보정한 기하보정영상(Level 1)을 얻기 위해서 지상처리 과정을 통해, ADS_System을 이용하여 촬영하는 동안 지상의 GPS 기준데이터와 항공기에 탑재되어 관측된 GPS/INS 파일, 그리고 메타데이터를 이용하여 좌표계 변환과 시간 동기화 작업을 하고, 그 결과로 각 라인의 외부표정요소를 구하게 된다.
이처럼 각 라인별 외부표정요소를 구한 후에는, 도4에서 보는 바와 같이 원시영상(Level 0), 라인별 외부표정요소, 메타데이터, 그리고 카메라 검교정 데이터를 가지고 전용 프로그램을 실행하면 기하보정영상(Level 1)을 얻을 수 있게 된다.
참고로, 상기 카메라 검교정 데이터(CAM ; Camera Calibration data)는 광선이 카메라의 렌즈를 통과할 때 발생되는 왜곡을 보정하기 위한 데이터를 포함한다.
도5에는 ADS_System의 MMS에서 다운받아 생성한 원시영상(Level 0)과, 원시영상의 기하 왜곡을 보정한 기하보정영상(Level 1)의 일례를 도시한 것이다.
원시영상(Level 0)은 항공 디지털카메라가 촬영하는 선형방식 영상의 라인별 영상이 연속해서 덧붙여 배열된 영상이고, 기하보정영상(Level 1)은 항공기의 비행경로에 따라 라인별 영상이 재배열된 영상이라고 할 수 있다.
참고로, ADS_System이 촬영하는 영상(즉, 원시영상)은 각 Scan line을 촬영방향으로 덧붙여 생성하게 되고, 1개의 Scanline은 12,000개의 픽셀로 이루어져 있으며, focal plane 상에서 각 픽셀의 위치 좌표가 Camera Calibration파일(CAM)에 저장되어 있다. 또한 각 Scanline을 촬영할 당시의 외부표정요소, 즉 카메라의 위치(x,y,z)와 자세(Ο,Φ,Κ) 정보가 Orientation 파일(ODF)에 저장되어 있다.
그리고 좌표변환 알고리즘에는 MMS로부터 취득한 CAM, SUP, ODF파일 정보들이 사용된다.
상기 CAM파일은 디지털카메라의 CCD센서에 대한 정보를 제공해 주고, SUP파일은 영상과 영상에 관한 설정 값에 대한 내용을 제공해 주며, ODF파일은 내부적으로 영상과 관련파일들 간의 관계에 대한 정보를 준다.
보다 구체적으로 설명하면,
일반적으로 광선은 렌즈를 통과할 경우에 통과전후에서 굴절하지 않고 곧바로 진행하는 한다. 그러나 실제로는 렌즈를 통과할 경우에 미소하지만 굴절되어 완전하게 직선이 되지 않고 왜곡(Distortion)이 발생된다. 이러한 왜곡을 보정하는 카메라 검교정파일이 CAM파일이다.
그리고 ADS_System으로 촬영에 의해서 획득되는 파일은 촬영일자별로 1개의 *.RAW 파일로 구성되고, 저장공간(MMS)에서 전용S/W를 활용하여 지상의 작업공간으로 다운로드 되며, 이때 각 비행 코스별 이미지가 생성되고, 이미지의 속성정보를 포함한 데이터가 SUP파일이다. 여기서 속성정보는 이미지ID/크기/(위치)경로/ Rectification값/Anchor point위치/Mean Terrain Height등의 정보와 관련 메타데이터(odf, cam)의 경로 등을 포함한다.
그리고 ODF(Orientation Data File)파일은 바이너리 포맷으로 구성되어 있으며, 실제 스캔된 이미지(Level_0 이미지)의 각 라인에 대응하는 외부표정(Exterior Orientation)데이터영역과 데이터파일에 대한 설명을 포함하고 있는 헤더영역으로 구성되어 있으며, Level_0이미지의 Scan line의 시작과 끝에 해당하는 ODF라인의 위치를 알 수 있다.
이상에서는 본 발명에 따른 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법에서, 일괄 편집의 대상이 되는 다중 밴드 원시영상과 기하보정영상을 취득하는 방법과, 일괄 편집을 위해 좌표변환 알고리즘에 사용되는 각종 데이터를 취득하는 방법에 대해 간략히 설명하였는데, 위의 영상과 정보들을 취득하는 방법은 본 발명이 속하는 당업자에게는 자명한 사항이라 할 것이어서, 더 이상의 구체적인 설명은 불필요하다 할 것이다.
이하에서는 본 발명에 따른 일괄 편집 과정을 도시한 도6을 참조하여 본 발명에 따른 공정을 보다 구체적으로 설명한다.
도6에서 보는 바와 같이 본 발명에 따른 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법은 영상 취득단계(S10), 대상영역 설정단계(S20), 기준영상 데이터 취득단계(S30), 좌표변환단계(S40), 다중편집단계(S50)를 포함하여 이루어진다.
상기 영상 취득단계(S10)는 다중편집 대상이 되는 밴드별 원시영상과 기하보정영상을 취득하는 단계로서,
전술한 바와 같이 ADS_System의 MMS로부터 다운로드 받은 데이터를 전용 프로그램으로 실행시켜 11개의 밴드별 원시영상을 취득하고,(S11)
취득한 원시영상과 MMS에서 취득한 각종 정보를 갖고 전용 프로그램을 싱행시켜 7개의 밴드별 기하보정영상을 취득한다.(S13)
상기 대상영역 설정단계(S20)는 상기 영상 취득단계에서 취득한 원시영상들과 기하보정영상들 각각에서 어느 하나의 영상을 임의로 기준영상으로 선정하고, 선정된 기준영상에서 다중편집 하고자하는 대상영역을 설정한다.
상기 기준영상 데이터 취득단계(S30)는 상기 대상영역 설정단계에서 선정된 기준영상으로서 원시영상과 기하보정영상 각각에서 설정된 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표와 실제 고도값을 취득한다.
여기서, 기준영상 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표는 대상영역을 설정하면 자동으로 취득되고, 꼭지점들에 대한 실제 고도값은 취득한 영상 좌표를 이용하여 전술한 SUP파일에서 취득하는데, SUP파일에서 취득하는 고도값은 하나의 스트립영상 전체에 대한 평균 고도값으로 오차를 내포하게 되므로, 보다 정확한 고도값을 얻기 위해 외부의 SRTM데이터에서 고도값을 취득할 수 있다. SRTM데이터에서 고도값을 취득하는 방법은 후술한다.
상기 좌표변환단계(S40)는 일괄 편집의 대상이 되는 대상영상, 즉, 밴드별 원시영상들과 기하보정영상들 중에서 기준영상으로 선정된 영상을 제외한 영상들 각각에 좌표변환 알고리즘을 적용하여 대상영상의 원시영상들과 기하보정영상들에서 대상영역의 영상 좌표를 추출한다.
상기 좌표변환단계는 본 발명에서 핵심이 되는 단계이며, 특히 좌표변환 알고리즘이 핵심이다.
상기 좌표변환 알고리즘은 아래와 같은 수식1 내지 수식6으로 구성되며, 수식4는 확장수식4로 확장된다.
우선, 좌표변환 알고리즘의 수식에 사용되는 기호들은 다음과 같은 의미를 갖는다.
P : 내부 좌표(Object Space)
p’ : Focal plane 상의 좌표
p0 : Level 0 상의 영상 좌표
p1 : Level 1 상의 영상 좌표
s : sample값 (좌표변환 대상이 되는 영상을 다른 영상과 구분하기 위한 것으로, 수식에 적용되는 변수가 아님)
l : line값 (스트립영상을 구하는 라인영상들의 라인 값)
[좌표변환 알고리즘]
수식1 : Image Level 0 ⇒ Focal Plane
Figure 112011007611865-pat00015
Figure 112011007611865-pat00016
여기서,
xcal : 센서 내 해당 픽셀의 x값,
ycal : 센서 내 해당 픽셀의 y값,
Figure 112011007611865-pat00017
: 좌표변환 샘플(S) 대상영상 p0 의 정수형(integer, 내림), (;스트립 영상은 스캔 촬영한 라인별 영상들이 일부 영역이 중첩되면서 덧붙여 구성되기 때문에 연산결과로 p0 는 소수자리 값을 갖게 된다.)
Figure 112011007611865-pat00018
이다.
수식2 : Focal Plane ⇒ Image Level 0
Figure 112011007611865-pat00019
Figure 112011007611865-pat00020
여기서,
p0 : 시작 위치
pn : 끝 위치
line : 입력 line
수식3 : Focal Plane ⇒ Object Space
Figure 112011007611865-pat00021
Figure 112011007611865-pat00022
여기서,
Figure 112011007611865-pat00023
Figure 112011007611865-pat00024
Figure 112011007611865-pat00025
이다.
수식4 : Object Space ⇒ Focal Plane
Figure 112011007611865-pat00026
Figure 112011007611865-pat00027

수식5 : Image Level 1 ⇒ Object Space
Figure 112011007611865-pat00028
Figure 112011007611865-pat00029
Figure 112011007611865-pat00030
여기서,
m : rectification scale
xoffset : rectification offset in x
yoffset : rectification offset in y
α: rectification rotation
height : rectification height
lines : number of lines in Level 1 image
수식6 : Object Space ⇒ Image Level 1
Figure 112011007611865-pat00031
Figure 112011007611865-pat00032

본 발명에 사용되는 좌표변환 알고리즘은 위의 수식1 내지 수식6과 같다.
그런데 위에서 제시한 수식4는 일반적으로 중심투영 영상에 대한 기하보정에서 이용하는 공선조건식(collinearity equation)으로서, ADS_system의 스트립영상은 라인센서 디지털카메라를 탑재한 항공기가 진행하면서 하나의 라인을 스캔하여 촬영하는 방식이기 때문에 수식4를 바로 적용하는 것은 곤란하다.
때문에 이러한 라인센서 영상은 하나의 중심투영 영상을 이룬 한 라인의 영상이 겹쳐져서 하나의 영상을 이룬다고 가정하여, 상기 수식4를 아래와 같이 확장한 확장 공선조건식(extended collinearity equation)(이하 '확장수식4')를 적용할 필요가 있다.
확장수식4 :
Figure 112011007611865-pat00033

위의 확장수식4에서,
라인센서 디지털카메라는 일정한 시간간격으로 영상을 획득하며, 영상의 한 라인을 하나의 중심투영 영상으로 가정하기 때문에
Figure 112011007611865-pat00034
=0이고, 각 라인은 시간에 따라 위치와 회전요소를 지니기 때문에 시간의 함수이다.
이렇게 위치와 회전요소를 시간에 대한 2차방정식으로 표현 할 수 있고, 이는 아래의 수식7과 같다.
확장수식7 :
Figure 112011007611865-pat00035
여기서 18개의 미지수
Figure 112011007611865-pat00036
는 외부표정요소(exterior orientation parameters)로서, 상기 확장수식4는 아래의 확장수식4-1과 같이 된다.
확장수식4-1 :
Figure 112011007611865-pat00037

여기서,
Figure 112011007611865-pat00038
는 시간 t에 대한 함수이므로 확장수식4의 t를 로 대체할 수 있으며, 위의 18개 미지수인 외부표정요소를 지닌 연립방정식이 성립되며, 확장수식4-1은 비선형 방정식이기 때문에 편미분하여 행렬식으로 외부표정요소의 해를 구한다. 편미분은 아래의 수식8을 이용한다.
수식8 :
Figure 112011007611865-pat00039

그리고 전술한 바와 같이 좌표변환 알고리즘 수식에서 사용되는 높이 값은 SUP파일에 기록된 평균 고도값(Mean_Terrain_Height)이 사용되는데, 이 Mean_Terrain_Height는 하나의 Strip영상 전체에 대하여 사용되기 때문에 지형의 불규칙한 부분에 대한 높이 값을 표시하지 못하게 되므로 Mean_Terrain_Height를 사용하여 산출한 좌표 값은 오차를 내포하고 있다.
따라서 이러한 오차를 줄이기 위해서는 보다 정확한 고도 값을 좌표변환 알고리즘에 적용할 필요가 있다. 그래서 본 발명에서는 SRTM에서 제공하는 고도 값을 사용한다.
SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)은 미국 NASA에서 제작한 높이 데이터로서 경위도좌표에 대한 지구 전체에 대한 높이 값을 제공한 DEM자료이며, DEM의 간격에 의해서 종류가 나뉘며, 간격이 조밀할수록 용량이 커지며, 본 발명에서는 3″ 간격의 SRTM3을 사용하여 높이 값을 활용하였다.
SRTM데이터는 경위도 좌표로 제작되어 있고, 영상의 내부좌표와 경위도좌표를 일치시킬 수 없기 때문에 SRTM의 Z값을 획득하는데 어려움이 있다. 따라서 영상(L0, L1)생성 시 Mean_Terrain_Height의 높이 값을 사용하여 내부좌표를 산출 후 경위도좌표로 변환한다. 이때 변환된 경위도좌표로 SRTM의 높이 값 초기치를 얻으며, 추출된 초기 값을 반복적으로 적용하여 최적의 계산에 필요한 최적의 고도값 Z값을 산출한다.
최적의 고도 값 Z를 산출하는 과정은 아래와 같다.
내부좌표를 U, V, W라 하고, U, V, W의 WGS84 지구중심좌표를 X, Y, Z라 하고, 지상의 좌표를 x0, y0, z0라 하면 다음과 같은 관계식이 성립된다.
Figure 112011007611865-pat00040
Figure 112011007611865-pat00041

위의 관계식으로부터 영상의 내부좌표를 지구중심좌표로 변환할 수 있다.
Figure 112011007611865-pat00042

위에서, 회전행렬 R에 사용된 경위도 값은 다음과 같이 계산된다.
타원체 상에서,
a : 타원체의 장반경(semi major axis),
b : 타원체의 단반경(semi minor axis)
f : 편평률
h : 타원체고
e : 이심률
φ : 위도 (Latitude)
λ : 경도 (Longitude)
라고 하면, 아래와 같은 값을 구할 수 있다.
X = (v + h) cosφ cosλ
Y = (v + h) cosφ sinλ
Z = [(1 e2) v + h] sinφ
V = a / (1 e2 sin2φ)0.5
여기서, φ 및 λ 의 계산은 위 식을 아래와 같이 역변환하면 구할 수 있다
φ = atan(Z + e2 v sinφ) / (X2 + Y2)0.5
λ = atan Y / X
h = X sec λ secφ v
위의 계산식은 한계 값이 최소가 될 때까지 반복 계산하여 구할 수 있으며, 반복 계산을 하지 않고도 해를 구할 수 있으나, 값의 차이가 크기 때문에 잘 사용하지는 않는다.
이상에서는 본 발명에서 핵심이 되는 좌표변환 알고리즘의 수식들과, 정확성을 높이기 위한 수식의 확장이나 외부의 SRTM데이터에서 해당 고도값 Z를 취득하는 방법에 대하여 설명하였다.
이하에서는 위의 좌표변환 알고리즘을 적용하여 원시영상(LO)과 기하보정영상(L1)에서 대상영역을 추출하는 과정을 설명한다.
아래의 표1는 상기 좌표변환 알고리즘을 이용하여 기준영상의 대상영역으로부터 대상영상의 대상영역을 추출하는 과정을 도시한 것이다.
Image _ L0 _A Image _ L0 _B Image _ L1 _A Image _ L1 _B 비고
Image_L0_A Focal Plane_A Image_L1_A Image_L0_A
Image_L0_A Focal Plane_A
Focal Plane_A Objcet Space
Focal Plane_A Objcet Space
Objcet Space Focal Plane_B Objcet Space Focal Plane_B
Focal Plane_B Image_L0_B
Focal Plane_B Image_L0_B
Image_L0_B Image_L1_B
원시영상에서 위의 좌표변환 알고리즘이 적용되는 순서는 수식1, 수식3, 수식4, 수식2이고,
기하보정영상에서 위의 좌표변환 알고리즘이 적용되는 순서는 수식5, 수식4, 수식2, 수식1, 수식3, 수식4, 수식2, 수식1, 수식3, 수식6이다.
보다 구체적으로는,
대상영상으로서 상기 원시영상(L0)들의 대상영역 꼭지점들의 영상 좌표 추출은
수식1을 이용하여 원시영상의 상기 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표에 해당하는 포컬플레인(Focal plane) 좌표를 취득하는 제1단계와,
수식3을 이용하여 상기 제1단계에서 취득한 포컬플레인 좌표에 해당하는 내부(Object space) 좌표를 취득하는 제2단계와,
수식4를 이용하여 상기 제2단계에서 취득한 내부 좌표와 동일한 내부좌표를 갖는 대상영상의 포컬플레인 좌표를 취득하는 제3단계와,
수식2를 이용하여 상기 제3단계에서 취득한 대상영상의 포컬플레인 좌표에 해당하는 영상 좌표를 취득하는 제4단계로 구성되고,
대상영상으로서 상기 기하보정영상(L1)들의 대상영역 꼭지점들의 영상 좌표 추출은
수식5를 이용하여 기하보정영상의 상기 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표에 해당하는 내부 좌표를 취득하는 제1스텝과,
수식4를 이용하여 상기 제1스텝에서 취득한 내부 좌표에 해당하는 포컬플레인 좌표를 취득하는 제2스텝과,
수식2를 이용하여 상기 제2스텝에서 취득한 포컬플레인 좌표에 해당하는 기준영상에 대응하는 원시영상의 영상 좌표를 취득하는 제3스텝과,
상기 제1단계에서 제4단계를 이용하여 상기 제3스텝에서 취득한 기준영상에 대응하는 원시영상의 영상 좌표에 해당하는 대상영상에 대응되는 원시영상의 영상 좌표를 취득하는 제4스텝과,
수식1을 이용하여 상기 제4스텝에서 취득한 대상영상에 대응되는 원시영상의 영상 좌표에 해당하는 포컬플레인(Focal plane) 좌표를 취득하는 제5스텝과,
수식3을 이용하여 상기 제5스텝에서 취득한 포컬플레인 좌표에 해당하는 내부 좌표를 취득하는 제6스텝과,
수식6을 이용하여 상기 제6스텝에서 취득한 내부 좌표에 해당하는 대상영상의 영상 좌표를 취득하는 제7스텝으로 구성된다.
상기 다중편집단계(S50)는 상기 좌표변환단계(S40)를 통해 대상영역의 꼭지점에 대한 영상 좌표들이 취득된 대상영상들(기준영상 포함)을 일괄(즉, 다중) 편집한다.
우선, 동기화 작업, 즉, 모든 대상영상들에 대하여 좌표변환 알고리즘을 적용하여 밴드별 영상 내에서 대상영역의 꼭지점 좌표를 추출하고, 동기화 작업 결과 부분적으로 오차가 발생한 대상영역의 꼭지점에 대해서는 명확한 지점으로 수동 편집한다.
참고로, 11개 밴드의 원시영상들과, 7개 밴드의 기하보정영상들 각각은 촬영 각도가 모두 상이할 수도 있지만, 일부는 서로 촬영 각도가 동일할 수도 있다.
촬영 각도가 동일한 밴드의 영상은 좌표변환으로 취득되는 대상영역 꼭지점의 영상 좌표가 서로 일치하므로 대상영역을 공유하여 활용하고, 촬영 각도가 상이한 밴드의 영상은 오차가 발생될 수 있으므로 수동 편집하여 오차가 발생된 지점을 바른 위치로 옮겨서 보정 한다.
그리고 위와 같이 동기화와 오차 보정을 한 후에 각 밴드별 영상을 저장함으로써, 다중 밴드 스트립 영상의 일괄 편집이 완료된다.
도7은 최종적으로 다중편집이 완료된 기하보정영상(L1)의 밴드별 영상과, 스트립별 영상을 일례를 도시한 것이다.
이상에서 본 발명을 설명함에 있어 첨부된 도면을 참조하여 특정 절차와 특정 수식의 좌표변환 알고리즘을 이용하는 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법에 대해 설명하였으나 본 발명은 당업자에 의하여 다양한 변형 및 변경이 가능하고, 이러한 변형 및 변경은 본 발명의 보호범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.
L0 : 원시영상 L1 : 기하보정영상

Claims (4)

  1. 선형방식 항공 디지털카메라가 다른 촬영 각으로 촬영한 다중 밴드 스트립영상에서 원시영상과, 원시영상의 기하왜곡을 보정한 기하보정영상을 취득하는 영상 취득단계;
    상기 영상 취득단계에서 취득한 원시영상들과 기하보정영상들에서 기준영상을 선정하고, 선정된 기준영상에서 대상영역을 설정하는 대상영역 설정단계;
    상기 대상영역 설정단계에서 설정된 원시영상과 기하보정영상 각각의 기준영상에서 대상영역의 꼭지점들에 대한 영상 좌표와 실제 고도값을 취득하는 기준영상 데이터 취득단계;
    다중편집의 대상이 되는 대상영상으로서 상기 원시영상들과 기하보정영상들 각각에 대한 외부표정데이터와 상기 기준영상 데이터 취득단계에서 취득한 영상 좌표 및 고도값을 좌표변환 알고리즘에 적용하여, 대상영상으로서 상기 원시영상들과 기하보정영상들에서 상기 대상영역의 꼭지점들에 해당하는 영상 좌표를 추출하는 좌표변환단계;
    상기 좌표변환단계에서 대상역역의 꼭지점에 대한 영상 좌표를 추출한 대상영상들을 일괄 편집하는 다중편집단계;를 포함하여 이루어지는 선형방식 다중밴드 디지털영상 내의 동일한 대상영역을 일괄 편집하는 기법.
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