KR102204041B1 - 지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 매핑이미지 생성을 위한 픽셀 분석 중에 지물이미지의 경계라인을 선명히 해서 매핑이미지 내에 지물이미지의 선명한 표현이 가능하도록 한 지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템에 관한 것으로, 수집이미지와, GPS좌표에 맞춰 필지가 구분 표시된 지적도 정보와, 지물의 GPS좌표값과 제원데이터를 저장하는 정보DB; 상기 정보DB에서 검색된 수집이미지의 수집 고도에 비례해서 수집이미지의 보정대상 범위를 지정하는 보정대상 검출모듈; 상기 수집이미지에서 보정대상 범위 이내의 픽셀들의 RGB값을 확인하여 지정된 대표색도 군에 속하는 색도의 픽셀의 RGB값을 해당 대표색도로 통일시키고, 상기 대표색도로 통일된 픽셀들의 위치값을 확인하여 동일한 RGB값을 갖는 픽셀들의 군집 형태의 기본도형을 딥러닝을 통해 정형화하고, 상기 정형화된 군집 형태를 독립된 형상이미지로 설정하고, 서로 접하는 3개 이상의 형상이미지의 집합체를 객체이미지로 지정하며, 상기 객체이미지의 형상이미지 중에서 면적이 가장 큰 형상이미지를 평면형상으로 지정하고, 다른 형상이미지는 측면형상으로 지정하는 이미지 분석모듈; 상기 이미지 분석모듈이 생성시킨 군집 형태에서 최외곽에 위치한 픽셀을 경유하는 4개의 경계직선이 군집 형태를 둘러싸도록 배치되어서 제1영역을 생성시키고, 상기 제1영역의 중앙점을 기준으로 생성된 X축선과 Y축선에 따라 제1영역을 4구간으로 구획해서 4개의 제2영역을 생성시키고, 상기 제2영역별로 군집 형태의 경계라인을 일정하게 분할해서 다수의 제3영역을 생성시키고, 상기 제3영역에 속하는 군집 형태의 경계라인의 기울기값을 제3영역별로 확인해서 서로 이웃하는 제3영역 간의 기울기값의 차를 확인하되, 상기 기울기값의 차가 기준치를 초과하면 해당 제3영역을 군집 형태가 이루는 도형의 꼭지점으로 지정하고, 서로 이웃하는 꼭지점을 잇는 변으로 둘러싸인 도형을 군집 형태의 기본도형을 생성하는 경계라인 수정모듈; 상기 객체이미지의 측면형상 중 평면형상과 미접하는 객체 외곽선이 보정대상 범위에 기준비율 이상 위치하고, 상기 평면형상과 일 측면형상의 전체 폭 대비 일 측면형상의 폭이 기준치 이내이면, 해당 객체이미지를 보정대상으로 지정하는 객체이미지 추출모듈; 상기 객체 외곽선에 평면형상이 맞춰지며 측면형상이 삭제된 제1편집이미지를 생성하고, 상기 객체이미지의 GPS좌표값에 해당하는 지물의 제원데이터를 정보DB에서 검색해서 해당 지물과 촬영지점 간의 거리값과 촬영 고도와 지물의 높이값과 촬영지점의 GPS좌표값과 지물의 GPS좌표값을 확인하고, 상기 거리값과 촬영 고도와 높이값과 촬영지점의 GPS좌표값과 지물의 GPS좌표값에 비례해서 제1편집이미지를 벡터량의 비율로 확대해서 제2편집이미지로 생성하고, 상기 수집이미지의 보정대상 범위에 해당하는 지적도 정보를 정보DB에서 검색하여 지적도 이미지를 보정대상 범위에 오버랩하고, 상기 지적도 이미지의 필지 경계선에 맞춰서 수집이미지를 필지 별로 이미지 삭제하여 편집영상이미지를 생성하며, 상기 제2편집이미지를 편집영상이미지의 해당 삭제영역에 합성하여 매핑이미지를 생성하는 편집모듈; 상기 편집모듈이 확인한 제원데이터로부터 제2편집이미지의 지물의 높이와 폭과 촬영 고도에 따라 시각적으로 나타나는 지물 주변의 암영구간 범위를 해당 제2편집이미지에 설정하는 암영구간 탐색모듈; 상기 매핑이미지의 확대 또는 축소함에 따라 제2편집이미지별로 설정된 암영구간의 범위를 시각적으로 조정해서 출력시키는 고도이미지 지정모듈;를 포함하는 것이다.

Description

지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템{SYSTEM FOR CORRECTING THE ERROR ABLE TO MODIFY BOUNDARY LINE FOR MAPPING}

본 발명은 매핑이미지 생성을 위한 픽셀 분석 중에 지물이미지의 경계라인을 선명히 해서 매핑이미지 내에 지물이미지의 선명한 표현이 가능하도록 한 지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템에 관한 것이다.

종래 매핑이미지는 지물의 형태와 위치 확인 및 설정을 위해 픽셀 정보를 분석하고 군집 형태를 파악했다. 그런데 픽셀은 촬영이미지를 근거로 정보가 설정되므로, 픽셀의 경계라인이 정확한 직선 또는 곡선을 이루지 못하고 불규칙한 형태를 이루었다.

따라서 픽셀 정보를 정확히 파악해서 지물이미지의 경계를 명확히 설정하는 기술이 요구되었다.

한편, 종래 매핑이미지는 하나의 이미지를 확대 또는 축소하는 방식으로 사용자의 시점 고도에 대응하게 출력했다. 하지만, 이러한 출력 방식은 매핑이미지를 단순히 확대 또는 축소해서 모니터에 출력하므로, 사용자가 느끼는 시각적 사실감이 낮았고, 수회에 걸친 편집 과정을 통해 인공적으로 제작된 매핑이미지의 인위성이 배가 되었다.

따라서 시점의 고도 조정을 통해 매핑이미지가 확대 또는 축소되면서 느껴지는 시각적인 사실감을 증대시키기 위한 영상처리 기술이 요구되었다.

한편, 영상지도 또는 수치지도 제작을 위한 도화의 기준 이미지인 영상은 항공촬영 등을 통해 수집된다. 이렇게 수집된 촬영이미지는 기준점을 기준으로 대상을 분류하고 중첩 및 편집해서 수집이미지를 제작한다. 수집이미지는 지형적 구조와 건축물 또는 각종 식생물 등의 지물에 의해 사각지대(a2; 도 1 참조) 및 음영지대(이하 '사각지대')가 발생하고, 동일한 지물이라도 촬영 각도에 따라 사각지대(a2)의 범위는 다양해질 수 있다.

그런데 사각지대(a2)는 수집이미지에서 특정 구역을 시각적으로나 영상적으로 정확하게 파악할 수 없게 하므로, 사각지대(a2)를 갖는 수집이미지는 영상지도 또는 수치지도 제작에 그대로 활용할 수 없었다. 결국, 사각지대(a2)에 대한 현장 조사를 별도로 진행해서 사각지대(a2)의 위치좌표와 지물 등의 형상 및 점유 범위 등을 파악하고 영상지도 또는 수치지도 제작에 활용하였다.

하지만, 이러한 제작 방법은 비용적으로나 업무적으로 부담이 있었고, 다수의 사각지대(a2)를 일일이 현장 조사해야 하므로 시간적으로도 부담이 적지 않았다.

결국, 사각지대(a2)를 좀 더 신속히 파악하고 복원 및 보정할 수 있는 기술이 절실하게 요구되었다.

선행기술문헌 1. 특허등록번호 제10-1938402호(2019.01.15 공고)

이에 본 발명은 상기의 문제를 해소하기 위한 것으로, 하나의 지물이미지를 이루는 다수의 픽셀 정보를 정확히 파악해서 지물이미지의 경계를 명확히 연출하고, 고도별 수집이미지를 하나의 매핑이미지로 통일해서 고도별 시점에 따라 사실감 있게 출력할 수 있으며, 수집이미지에서 사각지대를 파악하여 제 형상으로 복원하고 지도 생성을 위한 기초자료로서 완전한 수집이미지를 생성시킬 수 있는 지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템의 제공을 해결하고자 하는 과제로 한다.

상기의 과제를 달성하기 위하여 본 발명은,

수집이미지와, GPS좌표에 맞춰 필지가 구분 표시된 지적도 정보와, 지물의 GPS좌표값과 제원데이터를 저장하는 정보DB;

상기 정보DB에서 검색된 수집이미지의 수집 고도에 비례해서 수집이미지의 보정대상 범위를 지정하는 보정대상 검출모듈;

상기 수집이미지에서 보정대상 범위 이내의 픽셀들의 RGB값을 확인하여 지정된 대표색도 군에 속하는 색도의 픽셀의 RGB값을 해당 대표색도로 통일시키고, 상기 대표색도로 통일된 픽셀들의 위치값을 확인하여 동일한 RGB값을 갖는 픽셀들의 군집 형태의 기본도형을 딥러닝을 통해 정형화하고, 상기 정형화된 군집 형태를 독립된 형상이미지로 설정하고, 서로 접하는 3개 이상의 형상이미지의 집합체를 객체이미지로 지정하며, 상기 객체이미지의 형상이미지 중에서 면적이 가장 큰 형상이미지를 평면형상으로 지정하고, 다른 형상이미지는 측면형상으로 지정하는 이미지 분석모듈;

상기 이미지 분석모듈이 생성시킨 군집 형태에서 최외곽에 위치한 픽셀을 경유하는 4개의 경계직선이 군집 형태를 둘러싸도록 배치되어서 제1영역을 생성시키고, 상기 제1영역의 중앙점을 기준으로 생성된 X축선과 Y축선에 따라 제1영역을 4구간으로 구획해서 4개의 제2영역을 생성시키고, 상기 제2영역별로 군집 형태의 경계라인을 일정하게 분할해서 다수의 제3영역을 생성시키고, 상기 제3영역에 속하는 군집 형태의 경계라인의 기울기값을 제3영역별로 확인해서 서로 이웃하는 제3영역 간의 기울기값의 차를 확인하되, 상기 기울기값의 차가 기준치를 초과하면 해당 제3영역을 군집 형태가 이루는 도형의 꼭지점으로 지정하고, 서로 이웃하는 꼭지점을 잇는 변으로 둘러싸인 도형을 군집 형태의 기본도형을 생성하는 경계라인 수정모듈;

상기 객체이미지의 측면형상 중 평면형상과 미접하는 객체 외곽선이 보정대상 범위에 기준비율 이상 위치하고, 상기 평면형상과 일 측면형상의 전체 폭 대비 일 측면형상의 폭이 기준치 이내이면, 해당 객체이미지를 보정대상으로 지정하는 객체이미지 추출모듈;

상기 객체 외곽선에 평면형상이 맞춰지며 측면형상이 삭제된 제1편집이미지를 생성하고, 상기 객체이미지의 GPS좌표값에 해당하는 지물의 제원데이터를 정보DB에서 검색해서 해당 지물과 촬영지점 간의 거리값과 촬영 고도와 지물의 높이값과 촬영지점의 GPS좌표값과 지물의 GPS좌표값을 확인하고, 상기 거리값과 촬영 고도와 높이값과 촬영지점의 GPS좌표값과 지물의 GPS좌표값에 비례해서 제1편집이미지를 벡터량의 비율로 확대해서 제2편집이미지로 생성하고, 상기 수집이미지의 보정대상 범위에 해당하는 지적도 정보를 정보DB에서 검색하여 지적도 이미지를 보정대상 범위에 오버랩하고, 상기 지적도 이미지의 필지 경계선에 맞춰서 수집이미지를 필지 별로 이미지 삭제하여 편집영상이미지를 생성하며, 상기 제2편집이미지를 편집영상이미지의 해당 삭제영역에 합성하여 매핑이미지를 생성하는 편집모듈;

상기 편집모듈이 확인한 제원데이터로부터 제2편집이미지의 지물의 높이와 폭과 촬영 고도에 따라 시각적으로 나타나는 지물 주변의 암영구간 범위를 해당 제2편집이미지에 설정하는 암영구간 탐색모듈; 및

상기 매핑이미지의 확대 또는 축소함에 따라 제2편집이미지별로 설정된 암영구간의 범위를 시각적으로 조정해서 출력시키는 고도이미지 지정모듈;

를 포함하는 지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템이다.

상기의 본 발명은, 하나의 지물이미지를 이루는 다수의 픽셀 정보를 정확히 파악해서 지물이미지의 경계를 명확히 연출하고, 고도별 수집이미지를 하나의 매핑이미지로 통일해서 고도별 시점에 따라 사실감 있게 출력할 수 있으며, 수집이미지에서 사각지대를 파악하여 제 형상으로 복원하고 지도 생성을 위한 기초자료로서 완전한 수집이미지를 생성시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 보정하는 수집이미지의 수집 모습을 개략적으로 도시한 도면이고,
도 2는 본 발명에 따른 오류보정 시스템에 구성된 모듈의 일실시 예를 도시한 블록도이고,
도 3과 도 4는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 지물의 제원데이터를 기반으로 제2편집이미지의 둘레에서 암영구간을 탐색하는 모습을 도시한 도면이고,
도 5은 도 3와 도 4에서 탐색한 암영구간에 맞춰 제2편집이미지의 둘레에 암영구간이 표시된 모습을 도시한 도면이고,
도 6은 본 발명에 따른 오류보정 시스템의 동작 프로세스를 순차로 보인 플로차트이고,
도 7은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 군집 형태를 분할하는 모습을 도시한 도면이고,
도 8은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 군집 형태를 제2영역과 제3영역으로 분할한 모습을 도시한 도면이고,
도 9는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 군집 형태의 최외곽 경계라인의 기울기값을 기반으로 도시한 기본도형의 모습을 보인 도면이고,
도 10는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 객체이미지의 보정 대상 여부를 검출하기 위한 기준을 보인 도면이고,
도 11는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 검색한 수집이미지 구역의 지적도 모습을 도시한 도면이고,
도 12은 편집 이전의 수집이미지에 지적도를 합성한 경우를 개략적으로 예시한 도면이고,
도 13은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 보정 대상 객체이미지가 위치한 필지를 수집이미지에서 삭제한 모습을 보인 이미지이고,
도 14과 도 15는 촬영각도별 상기 객체이미지의 평면형상 변화를 개략적으로 도시한 도면이고,
도 16은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 지정 비율에 맞춰 평면형상을 보정하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이고,
도 17는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 지적구역별로 객체이미지의 평면형상을 합성한 모습을 개략적으로 도시한 도면이고,
도 18는 도 17를 수집이미지로 보인 이미지이다.

상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.

이하, 본 발명을 구체적인 내용이 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 보정하는 수집이미지의 수집 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 오류보정 시스템에 구성된 모듈의 일실시 예를 도시한 블록도이다.

도 1과 도 2를 참조하면, 본 발명의 오류보정 시스템은, 수집이미지(M1; 도 11 참조)와, GPS좌표에 맞춰 필지가 구분 표시된 지적도 정보와, 지물의 GPS좌표값 및 제원데이터를 저장하는 정보DB(11); 정보DB(11)에서 검색된 수집이미지(M1)의 수집 고도에 비례한 보정대상 범위를 해당 수집이미지(M1)에서 지정하는 보정대상 검출모듈(14); 수집이미지(M1)에서 보정대상 범위 이내의 픽셀들의 RGB값을 확인하여 지정된 대표색도 군에 속하는 색도의 픽셀의 RGB값을 해당 대표색도로 통일시키고, 상기 대표색도로 통일된 픽셀들의 위치값을 확인하여 동일한 RGB값을 갖는 픽셀들의 군집 형태의 기본도형(BZ)을 딥러닝을 통해 정형화하고, 상기 정형화된 군집 형태를 독립된 형상이미지로 설정하고, 서로 접하는 3개 이상의 형상이미지의 집합체를 객체이미지(BM, BM'; 도 10 참조)로 지정하며, 객체이미지(BM, BM')의 형상이미지 중에서 면적이 가장 큰 형상이미지를 평면형상(P1, P1'; 도 10 참조)으로 지정하고, 다른 형상이미지는 측면형상(P2, P2', P3, P3')으로 지정하는 이미지 분석모듈(15); 이미지 분석모듈(15)이 생성시킨 군집 형태에서 최외곽에 위치한 픽셀을 경유하는 4개의 경계직선(k1 내지k4)이 군집 형태를 둘러싸도록 배치되어서 제1영역(BZ1)을 생성시키고, 제1영역(BZ1)의 중앙점(CP)을 기준으로 생성된 X축선(CX)과 Y축선(CY)에 따라 제1영역(BZ1)을 4구간으로 구획해서 4개의 제2영역(BZ2)을 생성시키고, 제2영역(BZ2)별로 군집 형태의 경계라인(SL)을 일정하게 분할(kx1 내지 kx4, ky1 내지 ky6)해서 다수의 제3영역(BZ3)을 생성시키고, 제3영역(BZ3)에 속하는 군집 형태의 경계라인(SL)의 기울기값을 제3영역별(BZ3)로 확인해서 서로 이웃하는 제3영역(BZ3) 간의 기울기값의 차를 확인하되, 상기 기울기값의 차가 기준치를 초과하면 해당 제3영역(BZ3)을 군집 형태가 이루는 도형의 꼭지점(PXP1 내지 PXP5; 이하 'PXP')으로 지정하고, 서로 이웃하는 꼭지점(PXP)을 잇는 변으로 둘러싸인 도형을 군집 형태의 기본도형(BZ)을 생성하는 경계라인 수정모듈(19); 객체이미지(BM, BM')의 측면형상(P2, P2', P3, P3') 중 평면형상(P1, P1')과 미접하는 객체 외곽선(UL1, UL2; 도 10 참조)이 보정대상 범위에 기준비율 이상 위치하면 해당 객체이미지(BM, BM')를 보정대상으로 지정하는 객체이미지 추출모듈(16); 객체 외곽선(UL1, UL2)에 평면형상(P1, P1')이 맞춰지며 측면형상(P2, P2', P3, P3')이 삭제된 제1편집이미지를 생성하고, 객체이미지(BM, BM')의 GPS좌표값에 해당하는 지물(B1 내지 B3)의 제원데이터를 정보DB(11)에서 검색해서 해당 지물(B1 내지 B3)과 촬영지점 간의 거리값과 지물의 높이값을 확인하고, 상기 거리값과 높이값에 비례해서 제1편집이미지(MM)가 벡터량의 비율로 확대된 제2편집이미지(MM')를 생성하고, 수집이미지(M1)의 보정대상 범위에 해당하는 지적도 정보를 정보DB(11)에서 검색하여 지적도 이미지(M2; 도 11 참조)를 보정대상 범위에 오버랩하고, 지적도 이미지(M2)의 필지 경계선(BL; 도 11 참조)에 맞춰서 수집이미지(M1)를 필지(Z1, Z2) 별로 이미지 삭제하며 제2편집이미지(MM')를 해당 삭제영역에 합성하는 편집모듈(17a); 편집모듈(17a)이 확인한 제원데이터로부터 제2편집이미지(MM')의 지물(B1 내지 B3)의 높이(e1)와 폭과 촬영 고도(e2)에 따라 시각적으로 나타나는 지물(B1 내지 B3) 주변의 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위를 해당 제2편집이미지(MM')에 설정하는 암영구간 탐색모듈(18); 매핑이미지(M4)의 확대 또는 축소에 따라 제2편집이미지(MM')별로 설정된 암영구간(t2, t2', t3, t3')의 범위를 시각적으로 조정해서 출력시키는 고도이미지 지정모듈(17b);을 포함한다.

본 발명에 따른 오류보정 시스템의 구성요소를 좀 더 구체적으로 설명하면, 정보DB(11)는 영상지도의 배경을 이루는 통상의 수집이미지(M1)를 저장한다. 수집이미지(M1)는 드론 등의 항공기(D)가 항공 촬영해서 수집한 다수의 촬영이미지를 공지된 이미지 편집 프로세스에 따라 GPS좌표에 맞춰서 합성 및 편집한 것이다. 촬영이미지를 기반으로 한 수집이미지(MI) 생성 기술은 이미 공지의 기술이므로 여기서는 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 정보DB(11)는 GPS좌표에 맞춰 필지(Z1, Z2; 도 11 참조)가 구분 표시된 지적도 정보를 저장한다. 지적도 정보는 GPS좌표값과 지적도 이미지(M2)를 포함하므로, GPS좌표값을 이용해서 해당 구간의 필지(Z1, Z2)를 검색하고 모니터를 통해 출력시킬 수 있다. 또한 정보DB(11)는 지물(B1 내지 B3)의 GPS좌표값과 제원데이터를 저장한다. 수집이미지(M1)에 게시된 지물 이미지는 지상에 실재하는 건축물 및 구조물 등의 지물(B1 내지 B3)이므로, 실재 위치값인 GPS좌표값과, 지물의 높이, 층수, 폭, 명칭 등의 제원데이터를 구성한다. 따라서 수집이미지(M1)에 게시된 해당 지물 이미지별로 GPS좌표값과 제원데이터가 링크되고, 상기 GPS좌표값과 제원데이터는 정보DB(11)에 저장된다.

보정대상 검출모듈(14)은, 정보DB(11)에서 검색된 수집이미지(M1)의 수집 고도에 비례해서 수집이미지(M1)의 보정대상 범위를 지정한다. 도 1과 같이 카메라는 화각에 따라 촬영범위가 제한되고, 촬영 항공기(D)의 고도에 따라 촬영범위가 제한된다. 즉, 화각이 크거나 촬영고도가 높을수록 촬영범위는 증가한다. 그런데 촬영범위에서도 가장자리로 갈수록 이미지의 변형과 왜곡이 증가하므로, 수집이미지(M1)에서 유효한 범위는 중앙부로 한정되고, 상기 중앙부에 위치한 지물 이미지 중에서도 보정이 가능한 지물 이미지는 극히 제한된다. 따라서 보정대상 검출모듈(14)은 수집이미지(M1)의 생성 기반인 촬영이미지의 수집 고도에 맞춰 지정된 비율에 따라 보정대상 범위가 설정된다. 상기 보정대상 범위가 설정되면, 후속 프로세스의 처리 대상은 해당 보정대상 범위로 제한되고, 상기 보정대상 범위 내에 위치하는 지물 이미지로 처리 대상이 제한된다.

이미지 분석모듈(15)은, 수집이미지(M1)에서 보정대상 범위 이내의 픽셀들의 RGB값을 확인하여 지정된 대표색도 군에 속하는 색도의 픽셀의 RGB값을 해당 대표색도로 통일시키고, 상기 대표색도로 통일된 픽셀들의 위치값을 확인하여 동일한 RGB값을 갖는 픽셀들의 군집 형태를 딥러닝을 통해 정형화하고, 상기 정형화된 군집 형태를 독립된 형상이미지로 설정하고, 서로 접하는 3개 이상의 형상이미지의 집합체를 객체이미지(BM, BM'; 도 10 참조)로 지정하며, 객체이미지(BM, BM')의 형상이미지 중에서 면적이 가장 큰 형상이미지를 평면형상(P1, P1'; 도 10 참조)으로 지정하고, 다른 형상이미지는 측면형상(P2, P2', P3, P3')으로 지정한다. 이미지 분석모듈(15)은 보정대상 범위에 위치하는 픽셀들을 위치와 RGB값에 따라 분석해서 평면형상(P1, P1')과 측면형상(P2, P2', P3, P3')을 구성한 객체이미지(BM, BM')를 분류해 확인한다. 이에 대한 구체적인 설명은 프로차트를 설명하며 상세히 한다.

객체이미지 추출모듈(16)은, 객체이미지(BM, BM')의 측면형상(P2, P2', P3, P3') 중 평면형상(P1, P1')과 미접하는 객체 외곽선(UL1, UL2; 도 10 참조)이 보정대상 범위에 기준비율 이상 위치하면 해당 객체이미지(BM, BM')를 보정대상으로 지정한다. 보정대상 검출모듈(14)이 검출한 보정대상 범위에는 객체이미지(BM, BM') 전체가 위치할 수도 있지만, 그 일부만이 위치할 수도 있다. 따라서 객체이미지 추출모듈(16)은 보정대상 범위에 대한 객체 외곽선(UL1, UL2)의 위치 정도를 기준으로 보정대상 여부를 판독한다. 이에 대한 구체적인 설명은 프로차트를 설명하며 상세히 한다.

편집모듈(17a)은, 객체 외곽선(UL1, UL2)에 평면형상(P1, P1')이 맞춰지며 측면형상(P2, P2', P3, P3')이 삭제된 제1편집이미지를 생성하고, 객체이미지(BM, BM')의 GPS좌표값에 해당하는 지물(B1 내지 B3)의 제원데이터를 정보DB(11)에서 검색해서 해당 지물(B1 내지 B3)과 촬영지점 간의 거리값과 지물의 높이값을 확인하고, 상기 거리값과 높이값에 비례해서 제1편집이미지(MM)가 벡터량의 비율로 확대된 제2편집이미지(MM')를 생성하고, 수집이미지(M1)의 보정대상 범위에 해당하는 지적도 정보를 정보DB(11)에서 검색하여 지적도 이미지(M2; 도 11 참조)를 보정대상 범위에 오버랩하고, 지적도 이미지(M2)의 필지 경계선(BL; 도 11 참조))에 맞춰서 수집이미지(M1)를 필지(Z1, Z2) 별로 이미지 삭제하며 제2편집이미지(MM')를 해당 삭제영역에 합성한다. 편집모듈(17a)은 현장 정보 수집 및 재촬영 정보 수집 등의 추가 작업 없이도 지물 이미지에서 촬영 각도에 의해 생성된 사각지대(a2)를 제거하며 수집이미지를 편집할 수 있게 하는 기술이다. 이를 위해 편집모듈(17a)은 수집이미지(M1)에서 지물 이미지의 주변 이미지, 즉 주차된 차량이미지, 나무 이미지, 벤치 이미지, 공원 이미지 등을 삭제하고 경사지게 촬영된 지물 이미지를 편집하는 것이다. 이에 대한 구체적인 설명은 프로차트를 설명하며 상세히 한다.

고도이미지 지정모듈(17b)은 아래에서 좀 더 상세히 설명한다.

경계라인 수정모듈(19)은, 이미지 분석모듈(15)이 생성시킨 군집 형태에서 최외곽에 위치한 픽셀을 경유하는 4개의 경계직선(k1 내지 k4)이 군집 형태를 둘러싸도록 배치되어서 제1영역(BZ1)을 생성시키고, 제1영역(BZ1)의 중앙점(CP)을 기준으로 생성된 X축선(CX)과 Y축선(CY)에 따라 제1영역(BZ1)을 4구간으로 구획해서 4개의 제2영역(BZ2)을 생성시키고, 제2영역(BZ2)별로 군집 형태의 경계라인(SL)을 일정하게 분할(kx1 내지 kx4, ky1 내지 ky6)해서 다수의 제3영역(BZ3)을 생성시킨다. 따라서 이미지 분석모듈(15)에 의해 생성 및 출력되는 지물이미지의 군집 형태는 다수의 제3영역(BZ3)으로 분할된다. 한편, 군집 형태의 최 외곽에 위치하는 제3영역(BZ3)에는 군집 형태의 경계라인(SL)이 구성되고, 해당 경계라인(SL)을 이루는 픽셀은 위치값을 가지므로, 상기 위치값을 기반으로 경계라인(SL)의 기울기값을 제3영역별(BZ3)로 연산하여 확인한다. 제3영역별(BZ3) 기울기값이 확인되면, 서로 이웃하는 제3영역(BZ3) 간의 기울기값의 차를 확인한다. 상기 군집 형태에서 같은 측면을 표현하는 경계라인(SL)은 기울기값이 거의 동일하거나 기준치 이내의 차만을 갖는다. 그러나 서로 다른 측면을 표현하는 경계라인(SL)은 기울기값이 90도에 근접한 차이를 보이므로 기준치를 초과한다. 따라서 상기 기울기값의 차가 기준치를 초과하면 해당 제3영역(BZ3)을 군집 형태가 이루는 도형의 꼭지점(PXP1 내지 PXP5; 이하 'PXP')으로 지정한다. 만일 지물의 평면 형태가 4각형이라면, 해당 지물이미지의 군집 형태 역시 4각형에 근접한 형태를 이루고, 따라서 꼭지점(PXP)은 4개 이상이 될 것이다. 꼭지점(PXP)의 위치를 확인하면, 서로 이웃하는 꼭지점(PXP)을 변으로 이어서 군집 형태의 기본도형(BZ)을 생성한다.

도 3과 도 4는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 지물의 제원데이터를 기반으로 제2편집이미지의 둘레에서 암영구간을 탐색하는 모습을 도시한 도면이고, 도 5는 도 3와 도 4에서 탐색한 암영구간에 맞춰 제2편집이미지의 둘레에 암영구간이 표시된 모습을 도시한 도면이다.

도 2 내지 도 5를 참조하면, 암영구간 탐색모듈(18)은, 편집모듈(17a)이 확인한 제원데이터로부터 제2편집이미지(MM')의 지물(B1 내지 B3)의 높이(e1)와 폭과 촬영 고도(e2)에 따라 시각적으로 나타나는 지물(B1 내지 B3) 주변의 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위를 해당 제2편집이미지(MM')에 설정한다.

항공기(D)는 상징적으로 관찰자 또는 카메라이므로 지상을 보거나 촬영을 하는 위치이다. 따라서 항공기(D)의 고도(e2)는 곧 시점의 고도(e2) 또는 촬영 고도(e2)이다. 그런데, 촬영 고도(e2)가 높아질수록 도 3 및 도 4와 같이 지물(B1 내지 B3)의 높이(e1)와 촬영 고도(e2) 간의 차는 기하학적으로 증가하고, 시야각(q1, q2)은 좁아지며, 지물(B1 내지 B3)에 의해 가려지는 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위도 좁아진다. 물론 지물(B1 내지 B3)의 폭(t1)과 높이(e1)에 관한 제원데이터는 일정하므로, 이러한 관계를 기반으로 암영구간 탐색모듈(18)은 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위를 촬영 고도(e2)에 따라 연산해 확인한다.

고도이미지 지정모듈(17b)은, 매핑이미지(M4)의 확대 또는 축소에 따라 제2편집이미지(MM')별로 설정된 암영구간(t2, t2', t3, t3')의 범위를 시각적으로 조정해서 출력시킨다. 후술될 매핑이미지(M4)는 편집모듈(17a)이 수집이미지(M1)를 픽셀별로 재조합하여 생성시킨 제2편집이미지(MM')의 군집이므로, 사용자가 매핑이미지(M4)를 확대하여 시점의 고도를 높이면, 고도이미지 지정모듈(17b)은 매핑이미지(M4)의 표현 사실감을 높이기 위해 제2편집이미지(MM')의 암영구간(t3, t3')의 범위를 좁힌다. 이와는 반대로 사용자가 매핑이미지(M4)를 축소하여 시점의 고도를 낮추면, 제2편집이미지(MM')의 암영구간(t2, t2')의 범위를 넓힌다.

도 6은 본 발명에 따른 오류보정 시스템의 동작 프로세스를 순차로 보인 플로차트이고, 도 7은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 군집 형태를 분할하는 모습을 도시한 도면이고, 도 8은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 군집 형태를 제2영역과 제3영역으로 분할한 모습을 도시한 도면이고, 도 9는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 군집 형태의 최외곽 경계라인의 기울기값을 기반으로 도시한 기본도형의 모습을 보인 도면이고, 도 10는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 객체이미지의 보정 대상 여부를 검출하기 위한 기준을 보인 도면이고, 도 11는 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 검색한 수집이미지 구역의 지적도 모습을 도시한 도면이고, 도 12은 편집 이전의 수집이미지에 지적도를 합성한 경우를 개략적으로 예시한 도면이고, 도 13은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 보정 대상 객체이미지가 위치한 필지를 수집이미지에서 삭제한 모습을 보인 이미지이고, 도 14과 도 15는 촬영각도별 상기 객체이미지의 평면형상 변화를 개략적으로 도시한 도면이고, 도 16은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 지정 비율에 맞춰 평면형상을 보정하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 17은 본 발명에 따른 오류보정 시스템이 지적구역별로 객체이미지의 평면형상을 합성한 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 18는 도 17을 수집이미지로 보인 이미지이다.

도 1 내지 도 18를 참조하면, 본 발명의 오류보정 시스템은 하기의 프로세스로 동작하여 매핑이미지(M4)를 생성한다.

S10; 보정대상 범위 지정 단계

보정대상 검출모듈(14)은, 작업자가 정보DB(11)에서 수집이미지(M1)를 검색하면 수집이미지(M1)를 구성한 촬영이미지의 수집 고도를 확인하고, 상기 수집 고도에 비례하여 지정된 비율에 맞춰서 수집이미지(M1)에 보정대상 범위를 지정한다.

보정대상 범위는 해당 수집이미지(M1)를 이루는 촬영이미지의 촬영 시점에 항공기(D)가 위치한 지점을 중심으로 하는 원형 구간이다.

결국, 항공기(D)의 고도가 높을수록 보정대상 범위는 넓어진다. 그런데 수집이미지(M1) 제작을 위해 유효한 촬영이미지는 항공기(D)가 제한된 고도에 위치한 상태에서 수집한 촬영이미지로 한정되므로, 보정대상 검출모듈(14)이 수집이미지(M1)에서 지정하는 보정대상 범위는 수집이미지(M1)별로 큰 차이를 보이지 않는다.

S11; 색도 통일 단계

보정대상 검출모듈(14)이 검출한 보정대상 범위 내에 게시된 지물 이미지를 이미지 분석모듈(15)이 픽셀의 위치값과 RGB값을 분석해서 지물 이미지를 구성하는 평면형상(P1, P1'; 도 10 참조)과 측면형상(P2, P2', P3, P3')을 추출한다.

항공기(D)에서 디지털 카메라로 수집된 촬영이미지는 수집이미지(M1)로 보정 및 편집된 후에 RGB값이 설정된 픽셀을 통해 모니터에 출력된다. 따라서 이미지 분석모듈(15)은 수집이미지(M1)를 모니터에 출력하기 위한 픽셀별로 위치값과 해당 RGB값을 확인한다. 지물은 표면에 고유한 색상이 도색되므로, 이웃하는 다른 지물과는 다른 색도를 갖는다. 그런데 동일한 색상으로 표면이 도색된 지물이라도 지물 이미지는 지물의 표면 굴곡과 위치별 명암 차이 등에 의해 색도가 차이를 보일 수 있다. 즉, 동일한 지물 이미지의 동일한 표면이라도 해당 픽셀에 설정된 RGB값에 다소 차이가 있을 수 있는 것이다.

따라서 이미지 분석모듈(15)은 지정된 대표색도 군에 속하는 색도로 설정된 픽셀의 RGB값을 해당 대표색도로 통일시킨다. 일 예를 들면, 임의의 대표색도군에 적색과 옅은 적색과 밝은 적색이 일군을 이루고 이중 대표색도가 적색인 경우, 임의의 픽셀에 설정된 RGB값이 밝은 적색으로 확인되면 해당 픽셀의 설정 RGB값을 해당 색도의 대표색도인 적색으로 RGB값을 변경한다.

S12; 기본도형 생성 단계

경계라인 수정모듈(19)은, 도 7과 같이 이미지 분석모듈(15)이 생성시킨 군집 형태에서 최외곽에 위치한 픽셀을 경유하는 4개의 경계직선(k1 내지 k4)이 군집 형태를 둘러싸도록 배치되어서 제1영역(BZ1)을 생성시키고, 제1영역(BZ1)의 중앙점(CP)을 기준으로 생성된 X축선(CX)과 Y축선(CY)에 따라 제1영역(BZ1)을 4구간으로 구획해서 4개의 제2영역(BZ2)을 생성시키고, 제2영역(BZ2)별로 군집 형태의 경계라인(SL)을 일정하게 분할(kx1 내지 kx4, ky1 내지 ky6)해서 다수의 제3영역(BZ3)을 생성시킨다. 따라서 이미지 분석모듈(15)에 의해 생성 및 출력되는 지물이미지의 군집 형태는 다수의 제3영역(BZ3)으로 분할된다.

제1영역(BZ1) 내지 제3영역(BZ3) 생성의 분할 기준은 이외에도 다양할 수 있고, 상기 개수에 한정하지 않는다.

한편, 군집 형태의 최 외곽에 위치하는 제3영역(BZ3)에는 도 8과 같이 군집 형태의 경계라인(SL)이 구성된다. 해당 경계라인(SL)을 이루는 픽셀은 위치값을 가지므로, 경계라인 수정모듈(19)은 상기 위치값을 기반으로 경계라인(SL)의 기울기값을 제3영역별(BZ3)로 연산하여 확인한다.

계속해서, 경계라인 수정모듈(19)은 제3영역별(BZ3) 기울기값이 확인되면, 서로 이웃하는 제3영역(BZ3) 간의 기울기값의 차를 확인한다. 상기 군집 형태에서 같은 측면을 표현하는 경계라인(SL)은 기울기값이 거의 동일하거나 기준치 이내의 차만을 갖는다. 그러나 서로 다른 측면을 표현하는 경계라인(SL)은 기울기값이 90도에 근접한 차이를 보이므로 기준치를 초과한다. 따라서 경계라인 수정모듈(19)은 상기 기울기값의 차가 기준치를 초과하면 해당 제3영역(BZ3)을 군집 형태가 이루는 도형의 꼭지점(PXP1 내지 PXP5; 이하 'PXP')으로 지정한다. 만일 지물의 평면 형태가 4각형이라면, 해당 지물이미지의 군집 형태 역시 4각형에 근접한 형태를 이루고, 따라서 꼭지점(PXP)은 4개 이상이 될 것이다. 꼭지점(PXP)의 위치를 확인하면, 서로 이웃하는 꼭지점(PXP)을 변으로 이어서 군집 형태의 기본도형(BZ)을 생성한다.

S13; 정형화 단계

상기와 같이 RGB값이 대표색도로 통일되면, 이미지 분석모듈(15)은 픽셀들의 위치값을 확인하여 동일한 RGB값을 갖는 픽셀들의 군집 형태가 이루는 기본도형(BZ)을 딥러닝을 통해 정형화한다. 그런데 특정 형태로 정형화된 피사체라도 촬영으로 수집된 지물 이미지는 경계라인이 불분명해지거나 왜곡될 수 있다. 즉, 피사체가 사각형이라도 해당 피사체의 경계를 이루는 변은 직선 형태가 아닌 굴곡진 형태를 이룰 수 있는 것이다. 따라서 지물 이미지가 다소 굴곡진 사각형이라도 이미지 분석모듈(15)은 딥러닝 기술을 통해 지물 이미지를 4각형으로 정형화해서 독립된 형상이미지를 생성한다.

계속해서 이미지 분석모듈(15)은 수집이미지(M1)를 분석해서 정형화된 형상이미지들 중 3개 이상의 형상이미지(P1, P2, P3)가 서로 접하는 집합체를 추출하고 해당 집합체를 객체이미지(BM, BM')로 지정한다. 수집이미지(M1)에서 확인할 수 있는 바와 같이, 건축물은 항공 촬영 시 다소 기울어지게 촬영되므로, 평면과 적어도 2개 이상의 측면이 서로 접하는 형태로 수집된다. 따라서, 3개 이상의 형상이미지(P1, P2, P3)가 서로 접하는 집합체는 지물 이미지로 간주하고 객체이미지(BM, BM')로 지정한다.

S14; 보정 대상 객체이미지 추출 단계

이미지 분석모듈(15)은 객체이미지(BM, BM')로 지정된 3개 이상의 형상이미지(P1, P2, P3)에서 면적이 가장 큰 형상이미지를 평면형상(P1, P1')으로 지정하고, 다른 형상이미지는 측면형상(P2, P2', P3, P3')으로 지정한다.

계속해서 객체이미지 추출모듈(16)은, 평면형상(P1, P1')과 일 측면형상(P2, P2', P3, P3')의 전체 폭 대비 일 측면형상(P2, P2', P3, P3')의 폭이 기준치 이내이고, 객체이미지(BM, BM')의 측면형상(P2, P2', P3, P3') 중 평면형상(P1, P1')과 미접하는 객체 외곽선(UL1, UL2)이 보정대상 범위에 기준비율 이상 위치하면 해당 객체이미지(BM, BM')를 보정대상으로 지정한다.

이에 대해 좀 더 구체적으로 설명하면, 지물 이미지가 지나치게 기울어진 상태로 수집되면, 평면형상(P1, P1')과 일 측면형상(P2, P2', P3, P3')의 전체 폭(d1, d1') 대비 일 측면형상(P2, P2', P3, P3')의 폭(d2, d2')이 증가한다. 즉, 촬영 과정에서 대상 지물을 지나치게 측면으로 촬영해서 보정 대상으로는 무리가 있는 것이다. 따라서 이렇게 수집된 객체이미지(BM, BM')는 보정 대상에서 제외한다. 참고로, 도 10의 (a)도면은 평면형상(P1)과 일 측면형상(P2)의 전체 폭(d1) 대비 일 측면형상(P2)의 폭(d2)이 기준치 이상이므로, 객체이미지 추출모듈(16)은 보정 대상에서 제외한다.

또한, 객체이미지(BM, BM')의 측면형상(P2, P2', P3, P3') 중 평면형상(P1, P1')과 미접하는 객체 외곽선(UL1, UL2)은 해당 지물이 지면에 실제로 위치하는 지점이다. 결국, 평면형상(P1, P1')은 보정대상 범위를 벗어나더라도 객체 외곽선(UL1, UL2)은 보정대상 범위 이내에 위치해야만 하는 것이다. 따라서 객체 외곽선(UL1, UL2)이 보정대상 범위 이내에 기준비율 이상 즉, 90% 이상 위치하면, 해당 객체이미지(BM, BM')의 지물은 보정대상 범위 이내에 위치한 것으로 간주하고 보정 대상으로 지정한다. 상기 기준비율은 필요에 따라 변경되므로, 예시된 90%로 한정하는 것은 아니다.

S15; 지적도 검색 단계

편집모듈(17a)은 보정대상 범위의 GPS좌표를 확인하고 정보DB(11)에서 해당하는 지적도 정보를 검색하며, 상기 지적도 정보에서 지적도 이미지(M2)를 추출한다.

S16; 수집이미지의 지적구간별 삭제 편집 단계

편집모듈(17a)은 앞서 추출한 지적도 이미지(M2)를 보정대상 범위에 오버랩하고, 지적도 이미지(M2)의 필지 경계선(BL)에 맞춰서 수집이미지(M1)를 필지(Z1, Z2) 별로 구간 삭제한다. 즉, 편집모듈(17a)은 도 11의 (b)와 같이 지적도 이미지(M2)의 경계선(BL)을 수집이미지(M1)에 오버랩해서 도 12과 같이 합성이미지(M12)로 생성하고, 해당 필지(Z1, Z2) 구간을 삭제해서 도 13과 같은 편집영상이미지(M3)를 생성하는 것이다.

S17; 평면형상 보정 단계

편집모듈(17a)은 객체이미지(BM, BM')에서 평면형상(P1, P1')을 이동시켜서 객체 외곽선(UL1, UL2)에 맞추고, 측면형상(P2, P2', P3, P3')을 삭제헤서 제1편집이미지(MM)를 생성한다.

그런데, 제1편집이미지(MM)를 구성하는 평면형상(P1, P1')은 동일한 지물이어도 촬영 거리(L1, L2, h1, h2)와 촬영 각도와 항공기(D)와의 거리값(37, 37', 38, 38')과 촬영 고도(h1, h2) 등에 따라 해당 객체이미지(BZ3 내지 BM8)의 촬영 면적(31 내지 36)이 달라진다.

따라서 편집모듈(17a)은 제1편집이미지(MM)를 촬영 거리(L1, L2)와 촬영 고도(h1, h2)와 촬영 각도와 항공기(D)와의 거리(37, 37', 38, 38') 등과 같은 가변요소에 상관없이 항공기(D)가 해당 지물로부터 연직방향으로 평면을 정확히 촬영한 것과 같이 보정한다. 이를 위해 편집모듈(17a)은 해당 객체이미지(BM, BM')의 GPS좌표값을 확인해서 해당하는 지물(B1 내지 B3)의 제원데이터를 정보DB(11)에서 검색하고, 해당 지물(B1 내지 B3)과 촬영지점 간의 거리값(37, 37', 38, 38')과 지물의 높이값을 확인해서 촬영 면적(31 내지 36)의 변화량을 확인한다. 즉, 도 14과 같이 항공기(D)가 지물을 직상방에서 해당 촬영 고도(h1)와 'L1'의 촬영 거리로 촬영해 수집한 객체이미지(BM4)를 표준으로 본 평면의 촬영 면적(32)을 기준으로 보고, 촬영각과 촬영 거리(L2), 제원데이터에서 확인한 해당 지물의 높이, 촬영지점 간의 거리값(37, 37', 38, 38') 등에 의해 달라진 촬영 면적(31, 33 내지 36)을 기준 면적(32)의 크기로 맞춰 보정하는 것이다.

결국, 편집모듈(17a)은 거리값(37, 37', 38, 38')과 높이값과 촬영 고도(h1, h2)와 촬영지점의 GPS좌표값과 지물의 GPS좌표값에 비례해서 제1편집이미지(MM)를 도 16의 (c)도면과 같이 벡터량의 비율로 확대해서 제2편집이미지(MM')를 생성한다. 참고로, 거리값(37, 37', 38, 38')은 항공기(D) 촬영 시의 GPS좌표값과 해당 지물(B1 내지 B3)의 GPS좌표값의 차이다.

S18; 평면형상 합성 단계

도 17 및 도 18와 같이 편집모듈(17a)은 편집영상이미지(M3)에 구성된 필지(Z1, Z2)의 삭제영역별로 해당하는 제2편집이미지(MM1, MM2)를 합성해서 매핑이미지(M4)를 생성한다. 편집영상이미지(M3)는 GPS좌표계(미도시함)가 구성되므로, 지물의 해당 좌표값이 링크된 제2편집이미지(MM1, MM2)는 상기 좌표값에 따라 편집영상이미지(M3)에 합성된다.

도 18에서 보인 매핑이미지(M4)는 필지(Z2)에서 제2편집이미지(MM1, MM2)가 합성되는 구간(Z21)만을 삭제하고 다른 구간은 기존 이미지를 유지한 것이다.

S19; 암영구간 탐색 단계

편집모듈(17a)이 확인한 제원데이터로부터 제2편집이미지(MM')의 지물(B1 내지 B3)의 높이(e1)와 폭과 촬영 고도(e2)에 따라 시각적으로 나타나는 지물(B1 내지 B3) 주변의 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위를 해당 제2편집이미지(MM')에 설정한다.

항공기(D)는 상징적으로 관찰자 또는 카메라이므로 지상을 보거나 촬영을 하는 위치이다. 따라서 항공기(D)의 고도(e2)는 곧 시점의 고도(e2) 또는 촬영 고도(e2)이다. 그런데, 촬영 고도(e2)가 높아질수록 도 3 및 도 4와 같이 지물(B1 내지 B3)의 높이(e1)와 촬영 고도(e2) 간의 차는 기하학적으로 증가하고, 시야각(q1, q2)은 좁아지며, 지물(B1 내지 B3)에 의해 가려지는 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위도 좁아진다. 물론 지물(B1 내지 B3)의 폭(t1)과 높이(e1)에 관한 제원데이터는 일정하므로, 이러한 관계를 기반으로 암영구간 탐색모듈(18)은 암영구간(t2, t2', t3, t3') 범위를 촬영 고도(e2)에 따라 연산해 확인한다. 물론 촬영 고도(e2)가 낮아질수록 전술한 효과와는 반대의 효과가 일어난다.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시 예들을 참조해 설명했지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

a2; 사각지대 B1 내지 B3; 지물 BL; 경계선
BM, BM', BZ1 내지 BM8; 객체이미지 D; 항공기
d1, d2; 폭 M1; 수집이미지 M12; 합성이미지
M2; 지적도 이미지 M3; 편집영상이미지 M4; 매핑이미지
MM; 제1편집이미지 MM'; 제2편집이미지 P1, P1'; 평면형상
P2, P2', P3, P3'; 측명형상 UL1, UL2; 객체 외곽선

Claims (1)

1. 수집이미지와, GPS좌표에 맞춰 필지가 구분 표시된 지적도 정보와, 지물의 GPS좌표값과 제원데이터를 저장하는 정보DB;
   상기 정보DB에서 검색된 수집이미지의 수집 고도에 비례해서 수집이미지의 보정대상 범위를 지정하는 보정대상 검출모듈;
   상기 수집이미지에서 보정대상 범위 이내의 픽셀들의 RGB값을 확인하여 지정된 대표색도 군에 속하는 색도의 픽셀의 RGB값을 지정된 대표색도 군 중의 특정한 하나의 대표색도로 통일시키고, 상기 대표색도로 통일된 픽셀들의 위치값을 확인하여 동일한 RGB값을 갖는 픽셀들의 군집 형태의 기본도형을 다각형으로 정형화하기 위해 상기 형태에 상응하는 다각형을 딥러닝으로 확인하여 정형화하고, 상기 정형화된 군집 형태를 독립된 형상이미지로 설정하고, 서로 접하는 3개 이상의 형상이미지의 집합체를 객체이미지로 지정하며, 상기 객체이미지의 형상이미지 중에서 면적이 가장 큰 형상이미지를 평면형상으로 지정하고, 다른 형상이미지는 측면형상으로 지정하는 이미지 분석모듈;
   상기 이미지 분석모듈이 생성시킨 군집 형태에서 최외곽에 위치한 픽셀을 경유하는 4개의 경계직선이 군집 형태를 둘러싸도록 배치되어서 제1영역을 생성시키고, 상기 제1영역의 중앙점을 기준으로 생성된 X축선과 Y축선에 따라 제1영역을 4구간으로 구획해서 4개의 제2영역을 생성시키고, 상기 제2영역별로 군집 형태의 경계라인을 일정하게 분할해서 다수의 제3영역을 생성시키고, 상기 제3영역에 속하는 군집 형태의 경계라인의 기울기값을 제3영역별로 확인해서 서로 이웃하는 제3영역 간의 기울기값의 차를 확인하되, 상기 기울기값의 차가 기준치를 초과하면 해당 제3영역을 군집 형태가 이루는 도형의 꼭지점으로 지정하고, 서로 이웃하는 꼭지점을 잇는 변으로 둘러싸인 도형을 군집 형태의 기본도형을 생성하는 경계라인 수정모듈;
   상기 객체이미지의 측면형상 중 평면형상과 미접하는 객체 외곽선의 전체 길이 대비 보정대상 범위 이내에 위치한 객체 외곽선 부분의 길이 간의 비율이 기준비율 이상이고, 상기 평면형상과 일 측면형상의 전체 폭 대비 일 측면형상의 폭이 기준치 이내이면, 해당 객체이미지를 보정대상으로 지정하는 객체이미지 추출모듈;
   상기 객체 외곽선에 평면형상이 맞춰지며 측면형상이 삭제된 제1편집이미지를 생성하고, 상기 객체이미지의 GPS좌표값에 해당하는 지물의 제원데이터를 정보DB에서 검색해서 해당 지물과 촬영지점 간의 거리값과 촬영 고도와 지물의 높이값과 촬영지점의 GPS좌표값과 지물의 GPS좌표값을 확인하고, 상기 거리값과 촬영 고도와 높이값에 비례해서 제1편집이미지를 촬영지점의 GPS좌표값과 지상물의 GPS좌표값를 통해 확인된 방향에 따른 벡터량의 비율로 확대해서 제2편집이미지로 생성하고, 상기 수집이미지의 보정대상 범위에 해당하는 지적도 정보를 정보DB에서 검색하여 지적도 이미지를 보정대상 범위에 오버랩하고, 상기 지적도 이미지의 필지 경계선에 맞춰서 수집이미지를 필지 별로 이미지 삭제하여 편집영상이미지를 생성하며, 상기 제2편집이미지를 편집영상이미지의 해당 삭제영역에 합성하여 매핑이미지로 생성하는 편집모듈;
   상기 편집모듈이 확인한 제원데이터로부터 제2편집이미지의 지물의 높이와 폭과 촬영 고도에 따라 시각적으로 나타나는 지물 주변의 암영구간 범위를 해당 제2편집이미지에 설정하는 암영구간 탐색모듈; 및
   상기 매핑이미지의 확대 또는 축소함에 따라 제2편집이미지별로 설정된 암영구간의 범위를 시각적으로 조정해서 출력시키는 고도이미지 지정모듈;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 지물이미지의 매핑을 위한 경계라인 수정 기능의 영상처리 오류보정 시스템.

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