KR101439213B1 - 입체 위성 영상 ＲＰＣｓ 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법 - Google Patents

입체 위성 영상 ＲＰＣｓ 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 외부표정요소가 있는 경우는 물론 외부표정요소가 없거나 또는 알 수 없는 항공영상 또는 위성영상 등의 다양한 원격탐사 단영상에 적용할 수 있는 방법으로 단영상에서 식별되는 개체의 3차원 위치를 결정하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 외부표정요소 또는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수가 없는 어떠한 원격탐사 영상의 경우에도 정확한 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델 기반 입체 위성 영상으로부터 지상 기준점을 추출하여 해당 원격탐사 영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 계산하고, 해당 원격탐사 단영상과 RPC 모델 기반 입체 위성 영상으로 구성된 다중 영상 RPC 모델을 이용하여 해당 원격 탐사 영상에서 식별되는 개체의 3차원 위치좌표를 계산할 수 있다.

Description

입체 위성 영상 ＲＰＣｓ 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법{Method for 3D Location determination in single image using Rational Polynomial Coefficients information of stereo satellite images}
본 발명은 원격 탐사 영상에서 식별되는 개체의 3차원 위치를 결정하는 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 기존에 촬영된 영상에서는 식별되지 않았던 시설이 신규 촬영한 영상에서 식별되었을 때, 하나의 영상을 이용하여 해당 시설의 3차원 위치를 결정하는 단영상에서의 3차원 위치결정 방법에 대한 것이다.
또한, 본 발명은 신규 촬영된 영상의 외부표정요소 또는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수 등이 없거나 알 수 없는 경우에도 새로운 시설의 위치를 정확하게 측정할 수 있는 단영상에서의 3차원 위치결정 방법에 대한 것이다.
또한, 본 발명은 기존에 촬영된 영상에서는 식별되지 않았던 시설이 신규 촬영한 영상에서 식별되었을 때, 하나의 영상을 이용하여 해당 시설의 3차원 위치를 결정하는 단영상에서의 3차원 위치결정 방법을 실행하는 프로그램 명령 코드를 저장하는 저장 매체에 대한 것이다.
일반적으로 원격탐사 영상을 이용하여 관심있는 시설의 위치를 정확하게 결정하는 방법으로는 외부표정요소를 알고 있는 하나의 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하는 방법과 외부표정요소를 알고 있는 2장의 입체영상을 이용하는 방법 등이 있다.
전자는 하나의 영상에 대한 외부표정요소와 DTED를 이용하여 광선추적(ray-tracing) 기법으로 3차원 좌표를 찾는 방법이다.
이에 반해, 후자는 2장의 입체영상 각각에 대한 외부표정요소를 이용하여 공간 전방 교회법(space-intersection)으로 3차원 좌표를 찾는 방법이다.
2장의 영상을 이용하는 경우 최근엔 외부표정요소를 활용하는 복잡한 엄밀모델링 방법을 대체할 수 있는 간단한 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델링 방법이 사용되고 있다.
이러한 일반적인 3차원 위치를 계산하는 방법에서 외부표정요소를 알고 있는 단영상과 DTED를 이용할 경우, DTED를 사용하게 되면 부정확한 DTED로 인해 위치결정 정확도가 좋지 않다는 문제점이 있다.
또한, 외부표정요소를 알고 있는 2장의 입체영상을 이용할 경우 하나의 영상이 추가로 필요하여 비용이 증가되고 수행과정이 더 복잡해지는 문제점이 있다.
또한, 영상의 외부표정요소를 알 수 없는 경우엔 이러한 일반적인 3차원 위치를 계산하는 방법을 적용할 수 없다는 단점이 있다.
1. 한국공개특허번호 제10-2006-0127519호 2. 한국공개특허번호 제10-2011-0118914호
본 발명은 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 외부표정요소가 없는 경우에도 하나의 영상을 이용하여 적은 비용으로 간단하고 정확하게 개체의 3차원 위치를 추출하는 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델 기반 입체위성영상을 이용한 단영상으로부터 개체의 3차원 위치결정방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제기된 과제를 달성하기 위해, 기존에 촬영된 영상에서는 식별되지 않았던 시설이 신규 촬영한 영상에서 식별되었을 때, 하나의 영상을 이용하여 해당 시설의 3차원 위치를 결정하는 입체 위성 영상 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법을 제공한다.
상기 단영상에서의 3차원 위치결정 방법은, 입체 위성 영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 갖는 상기 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용하여 지상 기준점에 해당하는 입체 위성 영상 좌표를 추출하는 입체 위성 영상 좌표 추출 단계; 입체 위성 영상의 RPC 모델을 이용하여 추출된 영상좌표에 상응하는 지상기준점의 지상좌표를 산출하는 지상좌표 산출 단계; 상기 지상 기준점에 해당하는 단영상 좌표를 상기 단영상으로부터 추출하는 단영상 좌표 추출 단계; 산출된 지상좌표와 단영상 좌표를 이용하여 단영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 산출하는 RPCs 계수 산출 단계; 상기 단영상에서 3차원 좌표를 측정하기 위한 개체를 선정하고 상기 개체의 영상좌표를 추출하는 개체 추출 단계; 상기 개체에 대해 입체 위성영상에서 영상좌표를 추출하는 단계; 및 상기 개체의 단영상의 영상좌표, 상기 단영상의 RPCs 계수, 입체 위성영상의 영상좌표 및 입체 위성 영상의 RPCs 계수를 이용하여 다중 영상 RPC 블록모델 방식으로 상기 개체의 3차원 좌표를 계산하는 개체 3차원 좌표 계산 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 입체 위성 영상 좌표 추출 단계는, 상기 지상 기준점을 선정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 지상 기준점은 미리 설정된 값인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 입체 위성 영상은 좌측 입체 위성 영상인 제 1 입체 위성 영상과, 우측 입체 위성 영상인 제 2 입체 위성 영상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 입체 위성 영상의 RPCs 계수는 상기 제 1 입체 위성 영상에 관계되는 제 1 입체 위성 영상의 RPCs 계수와, 상기 제 2 입체 위상 영상에 관계되는 제 2 입체 위상 영상의 RPCs 계수를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 지상좌표 산출 단계는, 상기 지상 기준점을 입체 위성 영상에서 검색하는 단계; 및 검색된 입체 위성 영상에서 상기 지상 기준점에 해당하는 3차원 절대 좌표인 지상좌표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 지상좌표의 산출은, 상기 지상 기준점에 해당하는 동일한 지점의 입체 위성 영상 좌표를 추출하고 각각 입체 위성 영상의 RPCs 계수를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 RPCs 계수 산출 단계는, 상기 지상기준점의 입체 위성 영상 좌표 및 단영상 좌표를 이용하여 상기 단영상을 위한 단영상의 RPC 모델을 수립하는 단계; 및 수립된 단영상 RPC 모델을 이용하여 단영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 개체의 영상 좌표는 단영상의 영상좌표인 단영상 좌표와 입체 위성 영상의 영상좌표인 입체 위성 영상 좌표를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 개체의 영상 좌표의 추출은 선정한 개체에서 추출한 상기 개체의 단영상 좌표에 해당하는 동일지점에 대해 입체 위성 영상에서 입체 위성 영상 좌표를 추출함으로써 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 개체 3차원 좌표 계산 단계는, 상기 개체의 단영상 영상좌표, 상기 단영상의 RPCs 계수, 및 입체 위성 영상의 영상좌표 및 입체영상의 RPCs 계수를 이용하여 RPC 모델을 수립하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 단영상은 외부표정요소가 있는 영상, 외부표정요소가 없는 영상, 항공영상 및 위성영상 중 적어도 어느 하나를 포함하는 원격 탐사 단영상인 것을 특징으로 할 수 있다.
한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는 위에서 기술된 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법을 실행하는 프로그램 명령 코드를 저장하는 저장 매체를 제공한다.
본 발명에 따르면, 외부표정요소 또는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수가 없는 어떠한 원격탐사 영상의 경우에도 정확한 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델 기반 입체 위성 영상으로부터 지상 기준점을 추출하여 해당 원격탐사 영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 계산하고, 해당 원격탐사 단영상과 RPC 모델 기반 입체 위성 영상으로 구성된 다중 영상 RPC 모델을 이용하여 해당 원격 탐사 영상에서 식별되는 개체의 3차원 위치좌표를 계산할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는, 영상을 촬영한 센서 및 영상의 특성에 관계없이 적용할 수 있는 RPC 모델을 이용하므로 외부표정요소의 유무 및 RPCs 계수의 유무에 관계없이 모든 원격 탐사 영상에 대해서 적용할 수 있다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는, 기존에 촬영된 입체 위성 영상에서는 나타나지 않는 새로운 시설에 대해 신규 촬영한 하나의 영상만으로도 3차원 좌표를 계산할 수 있다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는, IR(Infrared) 영상 또는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상에서만 식별되는 시설에 대해서도 추가 영상 촬영 없이 3차원 좌표 계산이 가능하다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는, 비접근 지역에 대한 RPC 모델 기반 입체 위성 영상을 이용하면 비접근 지역을 촬영한 다양한 종류의 단영상으로부터 추가 비용 없이 3차원 좌표를 신속하고 정확하게 계산할 수 있다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델 기반 입체 영상을 이용한 단영상으로부터 개체의 3차원 위치결정 방법을　설명하기　위한　과정을 보여주는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 입체 위성 영상에서 계산한 지상 좌표를 이용하여 단영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 산출하는 개념을 설명하는 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 RPC 모델 기반 입체 위성 영상으로부터 개체의 3차원 절대좌표를 계산하는 개념을 설명한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 단영상과 입체 위성 영상으로부터 다중 영상 RPC 블록 모델링 방법을 이용하여 개체의 3차원 절대좌표를 계산하는 개념을 설명한 개념도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 입체 위성 영상 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법을 상세하게 설명하기로 한다.
특히, 외부표정요소 및 RPCs 자료가 없는 하나의 광학영상을 대상으로 하며 3차원 좌표를 계산하고자 하는 개체는 다양한 지형 및/또는 지물 등이 될 수 있으며, 본 발명의 일실시예에서는 하나의 광학영상에 포함된 건물을 개체의 예로 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델 기반 입체 영상을 이용한 단영상으로부터 개체의 3차원 위치결정 방법을　설명하기　위한　과정을 보여주는 순서도이다.
도 1을 설명하기에 앞서, RPC 모델과 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수에 대하여 설명하기로 한다.
일반적으로 상용으로 공급되는 GeoEye-1 및 WorldView-2와 같은 고해상도 위성 영상은 RPC 모델을 적용하며, 영상과 함께 RPCs 계수를 제공하고 있다.
RPC(Rational Polynomial Camera)모델은 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 RFM(Rational Function Model)의 특수한 형태의 일반 센서 모델로서 엄밀 모델과 유사한 정확도를 가지며 실시간 사용에 적합한 모델이다.
RPC 모델은 지상좌표(위도, 경도, 높이)와 영상좌표(라인, 샘플)의 관계로 구성된다. 이러한 RPC 모델은 지상좌표를 이용한 2개의 동일한 형태의 다항식의 비(比)로 라인과 샘플에 대해 각각 구성되며 다음의 수학식 1과 같이 구현된다. 또한, RPCs 계수는 RPC 모델에 사용되는 계수로서 수학식 1에서 를 의미한다.
여기서, a는 라인(l)을 나타내는 분수식의 분자의 계수를, b는 라인을 나타내는 분수식의 분모의 계수를, c는 샘플(s)을 나타내는 분수식의 분자의 계수를, d는 샘플을 나타내는 분수식의 분모의 계수를 각각 나타낸다.
Figure 112013005873764-pat00001
여기에서,
Figure 112013005873764-pat00002
: 라인에 대한 분자, 분모 다항식
Figure 112013005873764-pat00003
: 샘플에 대한 분자, 분모 다항식
Figure 112013005873764-pat00004
여기에서 U,V,W 는 지상좌표 위도(
Figure 112013005873764-pat00005
), 경도(λ), 높이(ｈ)를 수학식 2와 같이 -1과 1 사이의 범위로 정규화된 변수이다.
Figure 112013005873764-pat00006
l,s 는 영상좌표 라인(l), 샘플(s)을 이용하여 다음식과 같이 -1과 1 사이의 범위로 정규화된 변수이다.
Figure 112013005873764-pat00007
여기에서 표기되는 각종 변수는 다음과 같으며
Figure 112013005873764-pat00008
: 위도의 오프셋,
Figure 112013005873764-pat00009
: 위도의 스케일
λ0: 경도의 오프셋, λS: 경도의 스케일
h0: 타원체고의 오프셋, hS: 타원체고의 스케일
L0: 라인의 오프셋, LS: 라인의 스케일
S0: 샘플의 오프셋, SS: 샘플의 스케일
이 변수들의 값은 수학식 4와 같이 계산된다.
Figure 112013005873764-pat00010
본 발명의 일실시예에서는 지상 기준점에 대한 단영상의 영상좌표를 추출하고 위성영상의 영상좌표와 위성영상의 RPCs 계수를 이용하여 지상기준점의 지상좌표를 최소 제곱 추정법(LSE; Least Square Estimation)을 이용하여 계산한다(단계 S101,S102,S103,S104,S105).
RPC 모델식인 수학식 1을 방정식의 형태로 변환하면 수학식 5와 같이 된다.
Figure 112013005873764-pat00011
수학식 5를 테일러 급수를 이용하여 선형화하면 수학식 6과 같이 변환된다.
Figure 112013005873764-pat00012
수학식 6에서 수학식 1의 벡터 u를 참고하면 각 편미분 계수는 수학식 7과 같다.
Figure 112013005873764-pat00013
수학식 7을 벡터 행렬로 표현하면 수학식 8과 같이 관측 방정식을 구성할 수 있다.
Figure 112013005873764-pat00014
수학식 8을 수학식 9와 같이 단순화할 수 있다.
Figure 112013005873764-pat00015
수학식 9를 이용하여 수학식 10과 같이 반복적으로 dX를 계산하여 단영상의 RPCs 계수를 산출할 수 있다(단계 S106,S107).
Figure 112013005873764-pat00016
여기에서 c는 초기값 및 오차에 대한 벡터이다.
이때 A 행렬이 불량 조건 문제(ill-posed problem)인 경우가 발생되면, 수학식 11과 같이 Tikhonov 일반화 방법을 적용한다.
Figure 112013005873764-pat00017
Tikhonov 일반화 방법은 위에서 보는 바와 같이 A'A에 양의 정부호(positive definite)한 정규화 함수를 더하여 함수의 불안정성과 수렴 속도를 향상시키는 방법이다.
본 발명의 일실시예에서는 수학식 1에서 사용하는 지상 기준점의 지상좌표를 RPC 모델 기반 입체 위성 영상으로부터 계산한다. 일반적인 RPC 모델은 지상좌표를 이용하여 영상좌표를 계산하는 상향(upward) 방식의 다항식이므로 입체영상으로부터 추출한 영상좌표를 이용하여 지상좌표를 계산하기 위해서는 하향(downward) 방식의 다항식이 필요하다.
그러나 RPC 모델은 이를 직접 지원해 주지 못하므로, 상향방식 다항식의 역함수를 이용하여 반복적인 방법으로 지상좌표를 계산하는 과정을 거쳐야 한다.
이 과정은 상향 다항식을 테일러(Taylor's) 이론을 이용하여 지상좌표에 대해 편미분하여 선형화시킨 후 지상좌표의 초기값과 함께 반복계산을 통해 지상좌표를 계산할 수 있다. 우선 입체영상의 좌영상, 우영상에 대해 RPC 모델의 다항식을 수학식 12와 같이 선형화시킨다.
Figure 112013005873764-pat00018
여기에서
Figure 112013005873764-pat00019
은 하나의 지상위치에 대한 좌측 위성영상의 정규화한 영상좌표이고,
Figure 112013005873764-pat00020
은 우측 위성영상에서의 정규화한 영상좌표이다. 수학식 12는 수학식 13과 같이 방정식 형태로 변환할 수 있다.
Figure 112013005873764-pat00021
여기에서 RPC 모델의 라인(ｌ)의 분자 다항식을 p 1 , 분모 다항식을 q 1 로, 샘플(s)의 분자 다항식을 p 2 , 분모 다항식을 q 2 로 치환하여 표기를 간단히 하고, 설계행렬을 계산하면 수학식 13은 수학식 14와 같이 변환된다.
Figure 112013005873764-pat00022
수학식 14에서 사용된 편미분 값은 수학식 15와 같다.
Figure 112013005873764-pat00023
여기서, 편미분
Figure 112013005873764-pat00024
,
Figure 112013005873764-pat00025
,
Figure 112013005873764-pat00026
,
Figure 112013005873764-pat00027
,
Figure 112013005873764-pat00028
,
Figure 112013005873764-pat00029
,
Figure 112013005873764-pat00030
,
Figure 112013005873764-pat00031
,
Figure 112013005873764-pat00032
,
Figure 112013005873764-pat00033
,
Figure 112013005873764-pat00034
,
Figure 112013005873764-pat00035
들은 수학식 16과 같다.
Figure 112013005873764-pat00036
위의 수학식 16은 미지수 3개(
Figure 112013005873764-pat00037
)와 관측식 4개로 구성되어 있으므로 최소 제곱 추정법을 이용하여 지상좌표를 계산할 수 있다(단계 S105).
수학식 16을 다시 수학식 17과 같이 구성하여 미지수인 정규화된 3차원 지상좌표( U,V,W )를 구할 수 있다.
Figure 112013005873764-pat00038
본 발명의 실시예에서는 원격탐사 단영상과 2장의 입체위성영상으로 구성된 다중영상 블록조정모델을 이용하여 단영상에서 식별되는 개체의 3차원 좌표를 계산한다(단계 S109).
3차원 좌표를 계산하고자 하는 개체에 대해 각 영상의 영상좌표와 지상좌표의 관계식을 이용하여 영상 i, 기준점 j 에 대해 수학식 18과 같이 다중영상 RPC 모델식을 구성할 수 있다.
Figure 112013005873764-pat00039
이때 모델링 정확도를 확인하기 위한 검사점에 대한 경중률은 1.0×10+5로 설정하고, 영상좌표의 경중률은 1.0×10-4, 지상 기준점에 대한 경중률은 1.0×10-5를 사용한다.
수학식 1을 영상 및 기준점 번호를 제거하여 단순화한 후 테일러 시리즈를 이용하여 1차식으로 선형화하면 수학식 19와 같이 변환된다.
Figure 112013005873764-pat00040
수학식 19를 행렬식으로 표현하면 수학식 20과 같다.
Figure 112013005873764-pat00041
여기에서,
Figure 112013005873764-pat00042
및
Figure 112013005873764-pat00043
는 수학식 21과 같다.
Figure 112013005873764-pat00044
수학식 20을 이용하여 관측 방정식을 구성하면 수학식 22와 같다.
Figure 112013005873764-pat00045
여기에서 W P 는 측정한 영상좌표의 관측값과 보정된 값의 차이이며, W A 는 영상좌표 조정을 위한 관측값과 보정된 값의 차이이고, W G 는 지상좌표의 관측값과 보정된 값의 차이를 나타낸다.
수학식 22를 보다 자세하게 나타내면 수학식 23과 같다.
Figure 112013005873764-pat00046
위 수학식 23에서는 대형 행렬식의 표현을 용이하게 하기 위하여 영상좌표 조정에 대한 보정을 (ㆍ)로, 지상 기준점에 대한 보정을 (‥)로 표현한다. 즉, A A 는 영상 i와 기준점 j의 경우에 대해
Figure 112013005873764-pat00047
, A G 는 영상 i와 기준점 j의 경우에 대해
Figure 112013005873764-pat00048
와 같다.
측정한 영상좌표, 영상좌표 조정 및 지상좌표에 대한 경중률 행렬을 각각 C P ,C A ,C G 라 하면 각 매개변수의 보정값은 수학식 24와 같이 구할 수 있다. 따라서 매개변수에 대한 초기값을 설정하고 수학식 24의 계산하는 과정을 반복 수행하여 다중영상의 블록조정 모델링을 수행할 수 있다(단계 S109).
Figure 112013005873764-pat00049
여기에서
Figure 112013005873764-pat00050
이며, 자세히 표현하면 수학식 25와 같은 형태의 행렬이다.
Figure 112013005873764-pat00051
도 1에 도시된 순서도를 이해하기 쉽도록 설명하면 다음과 같다. 도 1을 참조하면, 신규 촬영한 단영상에서 지상 기준점에 해당하는 위치의 영상좌표를 추출한다(단계 S101,S103). 부연하면, 단영상에서 지상 기준점을 선정하고 지상 기준점의 영상좌표를 추출하는 과정이 있게 된다.
상기 추출된 지상 기준점의 영상좌표에 상응하는 지상좌표를 RPC 모델 기반 입체 위성 영상을 이용하여 계산한다(단계 S102,S104,S105). 부연하면, 선정된 지상기준점을 RPC 모델 기반 입체 위성 영상에서 검색하고, 검색된 입체위성영상에서 지상 기준점에 해당하는 3차원 지상좌표를 계산하는 과정이 요구된다.
이때, 3차원 지상좌표 계산은 입체 위성 영상에서 지상 기준점에 해당되는 동일한 지점의 영상좌표를 추출하고 각각의 RPCs 계수를 이용하여 산출된다.
지상 기준점에 해당하는 위치에 대해 단영상에서 추출한 영상좌표와 RPC 모델 기반 입체 위성 영상으로부터 계산한 지상좌표를 이용하여 단영상의 RPCs 계수를 생성한다(단계 S106,S107). 부연하면, 단영상의 영상좌표와 입체 위성 영상에서 계산된 지상좌표를 이용하여 단영상의 RPC 모델을 수립하고 모델의 계수인 RPCs 계수를 산출하는 과정이 있게 된다.
상기 단영상에서 3차원 좌표를 측정하기 위한 개체를 선정하고 선정한 개체의 영상좌표를 추출하고, 또한, RPC 모델 기반 입체 위성 영상에서 상기 단영상에서 선정된 개체에 상응하는 개체의 영상좌표를 추출한다(단계 S108). 물론, 단영상에서 3차원 좌표를 측정하기 위한 개체를 선정하고 선정된 개체의 영상좌표를 추출하는 과정이 있게 된다.
단영상과 입체 위성 영상의 각각의 RPCs 계수와 영상좌표를 이용하여 다중영상 RPC 블록모델 조정 방법으로 3차원 좌표를 계산한다(단계 S109). 부연하면, 선정한 개체에서 추출한 영상좌표에 해당되는 동일지점에 대해 입체 위성 영상에서 영상좌표를 추출한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 입체 위성 영상에서 계산한 지상 좌표를 이용하여 단영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 산출하는 개념을 설명하는 개념도이다.
도 2를 참조하면, RPCs 계수 정보가 포함된 입체 위상 영상(202-1,202-2)으로부터 지상 기준점에 대한 지상 기준점 지상 좌표(205)를 획득한다. 물론, 지상 기준점은 미리 설정되어 저장되어 있는 값이 된다. 또한, 지상 기준점 지상 좌표(205)는 i지점의 높이값(Hi)에 상응하는 값이다.
부연하면, 입체 위상 영상은 제 1 입체 위성 영상(202-1)과 제 2 입체 위성 영상(202-2)로 이루어져 있으며, 이를 용이하게 구별하면 제 1 입체 위성 영상(202-1)은 우측 입체 위성 영상(즉, 우영상)이 되고, 제 2 입체 위상 영상(202-2)은 좌측 입체 위성 영상(즉, 좌영상)이 된다.
물론, 이들 제 1 입체 위성 영상(202-1)에는 제 1 입체 영상 좌표(204-1)가, 제 2 입체 위성 영상(202-2)에는 제 2 입체 영상 좌표(204-2) 정보가 있다.
또한, 제 1 입체 위성 영상(202-1)에는 제 1 RPCs 계수(220-1)가, 제 2 입체 위성 영상(202-2)에는 제 2 RPCs 계수(220-2) 정보가 있다.
따라서, RPCs 계수(220-1,220-2) 및 입체 위성 영상 좌표(204-1,204-2)가 추출되면 지상 기준점의 지상 좌표(205)가 산출된다.
지상 기준점 지상 좌표(205)가 산출되면, 지상 기준점 좌표(205) 및 단영상(201)의 단영상 좌표(203)를 이용하여 단영상의 RPC 모델을 수립한다.
수립된 RPC 모델을 단영상(201)을 위한 제 3 RPCs 계수(207)를 산출한다.
여기서, 물론 단영상 좌표(203)는 지상 기준점에 상응하는 지상 기준점 좌표(205)에 상응하는 좌표값이 된다.
도 2에 도시된 개념을 이해하기 쉽게 도식적으로 보여주는 도면이 도 3 및 도 4이다. 이들 도 3 및 도 4에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 RPC 모델 기반 입체 위성 영상으로부터 3차원 지상좌표를 계산하는 개념을 설명한 개념도이다. 도 3을 참조하면, 입체 위성영상(202-1, 202-2)의 영상좌표(204-1, 204-2) 및 입체 위성 영상(202-1, 202-2)의 RPCs 계수(220-1,220-2)를 이용하여 지면(320)에 대한 개체의 3차원 절대좌표(305)를 계산한다.
물론, 개체의 3차원 절대좌표(305)는 도 2에 도시된 지상 기준점 지상 좌표(205)와 동일한 의미를 갖는다.
여기서, 개체의 3차원 절대좌표(305)는 U,V,W 지면(320) 상에 위치된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 입체 위성 영상좌표(204-1, 204-2) 및 RPCs 계수(220-1,220-2)를 이용하여 지면(320)에 대한 개체의 3차원 절대좌표(305)가 산출되면, 이를 이용하여 단영상(도 2의 201)에 대한 RPCs 계수(도 2의 207)를 산출하는 것이 가능하다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 단영상과 입체 위성 영상으로부터 다중 영상 RPC 블록 모델링 방법을 이용하여 3차원 절대좌표를 계산하는 개념을 설명한 개념도이다. 도 4를 참조하면, 입체 위성 영상(202-1, 202-2)의 입체 위성 영상좌표(204-1, 204-2) 및 이 입체 위성 영상(202-1, 202-2)의 RPCs 계수(220-1,220-2)와 단영상(201)의 영상좌표(203) 및 RPCs계수(207)로부터 블록모델링 방법으로 개체의 3차원 절대좌표(305)를 산출한다.
특히, 본 발명의 일실시예에 따른 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 코드 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 기록될 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관등의 전송 매체일 수도 있다.
프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 본 발명의 일실시예는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
소프트웨어적인 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.
201: 단영상
202-1,202-2: 입체 위성 영상
203: 단영상 좌표
204-1, 204-2: 입체 위성 영상좌표
220-1,220-2,207: RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수
205: 지상기준점 지상좌표
305: 개체의 3차원 절대좌표
320: 지면

Claims (10)

  1. 입체 위성 영상 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법에 있어서,
    입체 위성 영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 정보를 이용하여 지상 기준점에 해당하는 입체 위성 영상 좌표를 추출하는 입체 위성 영상 좌표 추출 단계;
    입체 위성 영상의 RPC 모델을 이용하여 추출된 영상좌표에 상응하는 지상 기준점 지상좌표를 산출하는 지상좌표 산출 단계;
    상기 지상 기준점에 해당하는 단영상 좌표를 상기 단영상으로부터 추출하는 단영상 좌표 추출 단계;
    산출된 지상 기준점 지상좌표 및 단영상 좌표를 이용하여 단영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 산출하는 RPCs 계수 산출 단계;
    상기 단영상에서 3차원 좌표를 측정하기 위한 개체를 선정하고 상기 개체의 영상좌표를 추출하는 개체 추출 단계;
    상기 개체에 대해 입체 위성영상에서 영상좌표를 추출하는 단계; 및
    상기 개체의 단영상 좌표, 입체 위성 영상 좌표, 단영상의 RPCs 계수, 및 입체 위성 영상의 RPCs 계수를 이용하여 다중 영상 RPC 블록 모델 방식으로 상기 개체의 3차원 좌표를 계산하는 개체 3차원 좌표 계산 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs(Rational Polynomial Camera) 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 입체 위성 영상 좌표 추출 단계는,
    상기 지상 기준점을 선정하는 단계를 더 포함하되, 상기 지상 기준점은 미리 설정된 값인 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 입체 위성 영상은 상기 개체의 3차원 절대 좌표를 기준으로 우측 입체 위성 영상인 제 1 입체 위성 영상과, 좌측 입체 위성 영상인 제 2 입체 위성 영상을 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 지상 기준점 지상좌표 산출 단계는,
    상기 지상 기준점이 포함된 입체 위성 영상을 검색하는 단계; 및
    검색된 입체 위성 영상에서 상기 지상 기준점에 해당하는 3차원 절대 좌표인 지상 기준점 지상좌표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 지상 기준점 지상좌표의 산출은, 상기 지상 기준점에 해당하는 동일한 지점의 입체위성 영상 좌표를 추출하고 각각 입체 위성 영상의 RPCs 계수를 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 RPCs 계수 산출 단계는,
    산출된 지상 기준점의 지상 기준점 지상좌표 및 단영상 좌표를 이용하여 상기 단영상을 위한 단영상의 RPC 모델을 수립하는 단계; 및 수립된 단영상 RPC 모델을 이용하여 단영상의 RPCs(Rational Polynomial Coefficients) 계수를 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 개체의 영상 좌표는 단영상 좌표와 입체 위성 영상 좌표를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 개체의 영상 좌표의 추출은 선정한 개체에서 추출한 상기 개체의 단영상 좌표에 해당하는 동일지점에 대해 입체 위성 영상에서 상기 개체의 입체 위성 영상 좌표를 추출함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 개체 3차원 좌표 계산 단계는,
    상기 개체의 단영상 좌표, 입체 위성 영상좌표, 단영상의 RPCs 계수, 및 입체 위성 영상의 RPCs 계수를 이용하여 RPC 모델을 수립하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 단영상은 외부표정요소가 있는 영상, 외부표정요소가 없는 영상, 항공영상 및 위성영상 중 적어도 어느 하나를 포함하는 원격 탐사 단영상인 것을 특징으로 하는 입체 위성 영상 RPCs 정보를 이용한 단영상에서의 3차원 위치결정 방법.
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