KR102428049B1 - Map sheet image generation system and method using satellite images - Google Patents

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Abstract

본 발명에 의한 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법은, 소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터가 입력되는 데이터 입력부(100 및 상기 데이터 입력부(100)에 의해 입력된 데이터들을 활용하여, 도엽영상을 생성하는 영상 생성부(200)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에 관한 것이다.According to the present invention, a system for generating a map image using a satellite image and a method for generating the same include a data input unit (100 and the data input unit) to which corresponding satellite image data is input using map data of a predetermined scale and geographic information of the map data. It relates to a map image generation system using a satellite image, characterized in that it includes an image generator 200 that generates a map image by using the data input by (100).

Description

위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법 {Map sheet image generation system and method using satellite images}Map sheet image generation system and method using satellite images}

본 발명은 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법에 관한 것으로, 위성영상을 활용하여 도엽영상을 제작 생성함에 있어서, 다수의 위성영상들 간의 중첩 등으로 인해 발생하는 색상 차이, 밝기 차이 등에 의한 색상 왜곡 현상을 최소화할 수 있는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system for generating a map image using satellite images and a method for generating the same. To a map image generating system using a satellite image capable of minimizing color distortion caused by, etc., and a method for generating the same.

일반적으로, 다중 위성영상들을 중첩하여 하나의 도엽 영상을 제작할 경우, 위성영상이 중첩되는 지역에 대해선 색상 차이, 밝기 차이 등에 의한 색상 왜곡 현상이 발생하여, 도엽 영상을 활용하는 분야에서 정확도, 신뢰도 등의 측면에서 문제점으로 인식되고 있다.In general, when one map image is produced by overlapping multiple satellite images, color distortion occurs due to color difference and brightness difference in the area where the satellite images are overlapped, so accuracy, reliability, etc. is recognized as a problem in terms of

이와 관련해서, 국내등록특허 제10-0797518호("산림영상 판독 및 수치임상도 제작 시스템과 그 방법")에서는 산림항공사진과 같은 산림영상을 탑재, 판독하고 이를 이용하여 디지털 방식의 수취임상도를 제작, 편집, 저장, 출력하는 기술을 개시하고 있다.In this regard, Korean Patent Registration No. 10-0797518 ("Forest image reading and numerical clinical map production system and method") mounts and reads forest images such as forest aerial photos and uses them to generate digital received clinical maps. Disclosed are techniques for producing, editing, storing, and outputting.

한국등록특허 제10-0797518호(등록일 2008.01.17.)Korea Patent Registration No. 10-0797518 (Registration Date 2008.01.17.)

따라서 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 위성영상을 활용하여 도엽영상을 제작 생성함에 있어서, 다수의 위성영상들 간의 중첩 등으로 인해 발생하는 색상 차이, 밝기 차이 등에 의한 색상 왜곡 현상을 최소화할 수 있는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법에 관한 것이다.Therefore, the present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to produce a map image using a satellite image, a color difference caused by overlap between a plurality of satellite images, etc., A system for generating a map image using a satellite image capable of minimizing color distortion caused by differences in brightness, and the like, and a method for generating the same.

상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스에 있어서, 소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터가 입력되는 데이터 입력부(100) 및 상기 데이터 입력부(100)에 의해 입력된 데이터들을 활용하여, 도엽영상을 생성하는 영상 생성부(200)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.In the map image generation system using a satellite image according to an embodiment of the present invention for solving the above problems, the corresponding satellite image data is generated using map data of a predetermined scale and geographic information of the map data. It is preferable to include an input data input unit 100 and an image generation unit 200 that generates a map image by utilizing the data input by the data input unit 100 .

더 나아가, 상기 영상 생성부(200)는 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 초기 생성부(210), 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 밝기값이 기설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 불완전 영역 추출부(220) 및 상기 불완전 영역 추출부(220)에서 추출한 픽셀의 밝기값을 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 상기 위성 영상 데이터의 매칭되는 픽셀의 밝기값으로 보정하여, 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역을 해결한 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성부(230)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.Furthermore, the image generating unit 200 uses the satellite image data to generate an initial map image corresponding to the individual map segments constituting the map data, the initial generating unit 210 generating the entire area of the initial map image. The incomplete region extractor 220 that analyzes the brightness value of each pixel corresponding to Further comprising a final generator 230 for generating a final map image in which the incomplete region of the initial map image is resolved by correcting the brightness value of the matching pixel of the satellite image data using the geographic information of the map data; It is preferred to be constructed.

더 나아가, 상기 영상 생성부(200)는 상기 초기 생성부(210)에서, 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 각각의 도엽 중 선택되는 어느 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 각각의 초기 도엽영상 별로, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 밝기값을 이용하여, 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 계산하는 제1 연산부(240), 상기 제1 연산부(240)에서 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 둘 이상의 초기 도엽영상 중 기준 도엽영상을 설정하는 기준 설정부(250), 기저장되어 있는 함수를 적용하여, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값에 대한 누적 비율을 계산하는 제2 연산부(260), 상기 기준 도엽영상을 제외한 나머지 초기 도엽영상의 픽셀 밝기값을 상기 제2 연산부(260)에 의해 계산한 각각의 누적 비율을 따라 변환하는 밝기 변환부(270) 및 상기 기준 도엽영상과 상기 밝기 변환부(270)에 의해 변환한 나머지 초기 도엽영상들을 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성부(280)를 더 포함하여 구성되며, 상기 기준 설정부(250)는 밝기값 표준 편차가 가장 큰 초기 도엽영상을 기준 도엽영상으로 설정하는 것이 바람직하다.Furthermore, the image generating unit 200 uses the satellite image data in the initial generating unit 210 to display two or more satellite images on any one individual map layer selected from each map layer constituting the map data. When two or more initial map image are generated by matching data, the brightness value of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image is analyzed for each initial map image, and using the analyzed brightness value, each initial map image is The first operation unit 240 for calculating the standard deviation of the brightness value of the map image, and the standard deviation of the brightness value of each initial map image calculated by the first operation unit 240 The reference setting unit 250 to set, a second operation unit 260 for calculating the cumulative ratio of the brightness values of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image by applying a pre-stored function, and the reference map image A brightness converting unit 270 for converting pixel brightness values of the remaining initial map image except for the image according to the respective accumulation ratios calculated by the second calculating unit 260, and the reference map image and the brightness converting unit 270 It is configured to further include a final generator 280 for generating a final map image by superimposing the remaining initial map images converted by It is preferable to set it as a reference map image.

더 나아가, 상기 둘 이상의 초기 도엽영상은 하나의 개별 도엽에 매칭되되, 각각의 위성 영상 데이터가 하나의 개별 도엽의 일부 영역만을 포함하여, 둘 이상의 위성 영상 데이터가 하나의 개별 도엽에 부분적으로 중첩되는 것이 바람직하다.Furthermore, the two or more initial map images are matched to one individual map layer, and each satellite image data includes only a partial region of one individual map layer, so that the two or more satellite image data partially overlaps one individual map layer. it is preferable

더 나아가, 상기 최종 생성부(280)는 지리 정보를 이용하여 상기 기준 도엽영상과 나머지 초기 도엽영상들의 중첩 수행하며, 상기 기준 도엽영상을 가장 먼저 위치시킨 후, 상기 제1 연산부(240)에서 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 표준 편차의 내림차순으로 초기 도엽영상을 순차적으로 위치시키면서 중첩시켜 상기 최종 도엽영상을 생성하는 이 바람직하다.Furthermore, the final generator 280 superimposes the reference map image and the remaining initial map images using geographic information, and after locating the reference map image first, the first operation unit 240 calculates it. It is preferable to use the standard deviation of the brightness value of each initial map image to generate the final map image by overlapping the initial map image sequentially in descending order of the standard deviation.

상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법에 있어서, 데이터 입력부에서, 소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터를 입력받는 입력단계(S100), 영상 생성부에서, 상기 입력단계(S100)에 의해 입력받은 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 초기 생성단계(S200), 영상 생성부에서, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 상기 초기 도엽영상을 생성할 때, 선택되는 어느 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성되는지 판단하는 판단단계(S300), 영상 생성부에서, 상기 판단단계(S300)의 판단 결과에 따라, 하나의 개별 도엽에 하나의 위성 영상 데이터가 매칭되어, 하나의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 영상 생성부에서, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 생성한 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 각 밝기값 중 기설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 불완전 영역 추출단계(S400) 및 영상 생성부에서, 상기 불완전 영역 추출단계(S400)에 의해 추출한 픽셀의 밝기값을 보정하여, 불완전 영역을 해결한 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성단계(S500)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.In the method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention for solving the above problems, the data input unit uses map data of a predetermined scale and geographic information of the map data to In the input step (S100) of receiving satellite image data, the image generating unit uses the satellite image data received in the input step (S100) to generate an initial map image corresponding to the individual map layer constituting the map data. When generating the initial map image by the initial generating step (S200), the image generating unit generates the initial map image by the initial generating step (S200), two or more satellite image data are matched to any one of the selected individual maps, so that two or more In a determination step (S300) of determining whether an initial map image is generated, in the image generation unit, one satellite image data is matched to one individual map layer according to the determination result of the determination step (S300), and one initial map image is generated, the image generating unit analyzes the brightness values of each pixel corresponding to the entire area of the initial map image generated by the initial generating step ( S200 ), and sets a preset reference value among the analyzed brightness values. In the incomplete region extraction step (S400) of extracting the corresponding pixel and in the image generator, the brightness value of the pixel extracted by the incomplete region extraction step (S400) is corrected to generate a final map image in which the incomplete region is resolved It is preferably configured to include a generating step (S500).

더 나아가, 상기 최종 생성단계(S500)는 상기 불완전 영역 추출단계(S400)에 의해 추출한 픽셀의 밝기값을 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여, 상기 위성 영상 데이터의 매칭되는 픽셀의 밝기값으로 보정하는 것이 바람직하다.Furthermore, in the final generating step (S500), the brightness value of the pixel extracted by the incomplete region extraction step (S400) is corrected to the brightness value of the matching pixel of the satellite image data by using the geographic information of the map data. It is preferable to do

더 나아가, 상기 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법은, 상기 판단단계(S300)의 판단 결과에 따라, 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 상기 판단단계(S300)를 수행하고 난 후, 영상 생성부에서, 각각의 초기 도엽영상 별로, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 생성한 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하고 분석한 밝기값을 이용하여, 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 계산하는 제1 연산단계(S600), 영상 생성부에서, 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 둘 이상의 초기 도엽영상 중 표준 편차가 가장 큰 초기 도엽영상을 기준 도엽영상을 설정하는 기준 설정단계(S700), 영상 생성부에서, 기저장되어 있는 함수를 적용하여, 각 초가 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값에 대한 누적 비율을 계산하는 제2 연산단계(S800), 영상 생성부에서, 상기 기준 도엽영상을 제외한 나머지 초기 도엽영상의 픽셀 밝기값을 상기 제2 연산단계(S800)에 의해 계산한 각각의 누적 비율을 따라 변환하는 변환단계(S900) 및 영상 생성부에서, 상기 기준 도엽영상과 상기 변환단계(S900)에 의해 변환한 나머지 초기 도엽영상들을 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성단계(S1000)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.Furthermore, in the map image generation method using the satellite image, according to the determination result of the determination step (S300), when two or more satellite image data are matched to one individual map map to generate two or more initial map image, After performing the determining step (S300), in the image generating unit, for each initial map image, the brightness value of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image generated by the initial generating step (S200) A first calculation step (S600) of calculating the standard deviation of the brightness values of each initial map image by using the analyzed brightness values, and in the image generator, each initial calculated by the first calculation step (S600) A standard setting step (S700) of setting a reference map image for the initial map image having the largest standard deviation among two or more initial map image using the standard deviation of the brightness value of the map image. A second calculation step (S800) of calculating the cumulative ratio of the brightness values of each pixel corresponding to the entire area of each superimposed map image by applying, in the image generator, the remaining pixels of the initial map image except for the reference map image In the conversion step (S900) of converting the brightness value according to each accumulation ratio calculated by the second operation step (S800) and the image generator, the reference map image and the remainder converted by the conversion step (S900) It is preferable to further include a final generating step (S1000) of superimposing the initial map image to generate a final map image.

더 나아가, 상기 최종 생성단계(S1000)는 지리 정보를 이용하여, 상기 기준 도엽영상과 나머지 초기 도엽영상들의 중첩을 수행하며, 상기 기준 도엽영상을 가장 먼저 위치시킨 후, 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 표준 편차의 내림차순으로 초기 도엽영상을 순차적으로 위치시키면서 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.Furthermore, in the final generating step (S1000), the reference map image and the remaining initial map image are superimposed by using geographic information, and after the reference map image is first located, the first operation step (S600) ), it is preferable to use the standard deviation of the brightness value of each initial map image calculated by ) to sequentially position and superimpose the initial map image in descending order of standard deviation to generate the final map image.

본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법은, 위성영상을 활용하여 도엽영상을 제작 생성함에 있어서, 다수의 위성영상들 간의 중첩 등으로 인해 발생하는 색상 차이, 밝기 차이 등에 의한 색상 왜곡 현상을 최소화할 수 있는 장점이 있다.A map image generating system using a satellite image and a method for generating the same using a satellite image according to an embodiment of the present invention, when producing and generating a map image using a satellite image, a color difference occurring due to overlap between a plurality of satellite images, etc. , there is an advantage of minimizing color distortion caused by differences in brightness and the like.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 방법은, 다수의 위성 영상을 모자이크하여 도엽 영상을 제작할 때, 발생할 수 있는 색상 왜곡 현상을 최소화하여, 현업에 활용될 수 있는 색상 보정된 도엽 영상을 생성할 수 있는 장점이 있다.That is, the system and method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention minimize color distortion that may occur when a map image is produced by mosaicing a plurality of satellite images, and is used in business. It has the advantage of being able to generate a color-corrected map image that can be

이를 통해서 다중 위성영상을 통해서 수신되는 위성 영상 데이터들을 활용하여 색상 보정된 다수의 도엽 영상을 제작할 수 있어, 이를 기반으로 위성 영상의 효과적인 활용을 증진시키고, 위성 영상 활용하는 시장의 확대를 기대할 수 있는 장점이 있다.Through this, it is possible to produce a number of color-corrected map images using satellite image data received through multi-satellite images. There are advantages.

더불어, 우리나라가 추진하고 있는 차세대 중형위성 개발 사업을 성공적으로 수행하기 위한 핵심 기술로 적용할 수도 있다.In addition, it can be applied as a core technology to successfully carry out the next-generation medium-sized satellite development project that Korea is promoting.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템을 나타낸 구성 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 입력된 도엽 지도 데이터의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 입력된 도엽 지도 데이터 중 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 도출해내는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 개별 도엽에 포함되지 않은 위성 영상 데이터의 부분으로 인한 불완전한 도엽영상을 보정하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 부분적으로 포함되어 있어 생성된 불완전한 도엽영상을 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 누적 분포 함수를 활용하여 기준 도엽영상과 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값 확률 합을 나타낸 그래프 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 기준 도엽영상에 맞추어 나머지 도엽영상들의 픽셀 밝기값을 변환한 후, 비교 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템에서 기준 도엽영상과 나머지 도엽영상들의 중첩을 통해서 생성한 최종 도엽영상을 나타낸 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법을 나타낸 순서 예시도이다.1 is an exemplary configuration diagram illustrating a system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram of map map data input in a map image generation system using a satellite image according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram illustrating a process of deriving an initial map image corresponding to an individual map layer from input map map data in a map image generation system using a satellite image according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating a process of correcting an incomplete map image due to a portion of satellite image data not included in an individual map layer in the system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating an incomplete map image generated by partially including two or more satellite image data in one individual map layer in the system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention.
6 is an exemplary graph showing the sum of the pixel brightness values of the reference map image and the remaining map image probability by using the cumulative distribution function in the map image generation system using the satellite image according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a comparative illustration after converting pixel brightness values of the remaining map leaf images according to a reference map image in the map map image generation system using satellite images according to an embodiment of the present invention.
8 is an exemplary diagram illustrating a final map image generated by superimposing a reference map image and the remaining map image in the system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention.

이하 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법을 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.Hereinafter, a system for generating a map image using a satellite image of the present invention and a method for generating the same will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The drawings introduced below are provided as examples in order to sufficiently convey the spirit of the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the present invention is not limited to the drawings presented below and may be embodied in other forms. Also, like reference numerals refer to like elements throughout.

이 때, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.At this time, if there is no other definition in the technical terms and scientific terms used, it has the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs, and in the following description and accompanying drawings, the subject matter of the present invention Descriptions of known functions and configurations that may unnecessarily obscure will be omitted.

더불어, 시스템은 필요한 기능을 수행하기 위하여 조직화되고 규칙적으로 상호 작용하는 장치, 기구 및 수단 등을 포함하는 구성 요소들의 집합을 의미한다.In addition, the system refers to a set of components including devices, instruments, and means that are organized and regularly interact to perform necessary functions.

본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 생성 방법은, 다중 위성영상을 중첩하여 제작하는 도엽영상에서 발생하는 색상 왜곡 현상 등을 최소화하기 위한 색상 보정 기술에 관한 것이다.A system for generating a map image using a satellite image and a method for generating the same using a satellite image according to an embodiment of the present invention relates to a color correction technology for minimizing color distortion that occurs in a map image produced by overlapping multiple satellite images. .

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템을 나타낸 구성 예시도이다. 도 1을 참조로 하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템을 자세히 설명한다.1 is an exemplary configuration diagram illustrating a system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention. A system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1 .

본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 입력부(100) 및 영상 생성부(200)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.As shown in FIG. 1 , the system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention is preferably configured to include a data input unit 100 and an image generation unit 200 .

각 구성에 대해서 자세히 알아보자면,To learn more about each configuration,

상기 데이터 입력부(100)는 소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터가 입력되는 것이 바람직하다.Preferably, the data input unit 100 inputs corresponding satellite image data using map data of a predetermined scale and geographic information of the map data.

상세하게는, 상기 데이터 입력부(100)는 도 2에 도시된 바와 같은, GIS(Geographic Information System) shape 파일 포맷으로 구성되는 1:5000 도엽의 지도 데이터를 입력받으며, 이와 대응되는 지리 정보에 해당하는 위성 영상 데이터를 입력받는 것이 바람직하며, 이 때, 지리 정보에 따라 둘 이상의 위성 영상 데이터를 입력받을 수도 있다.In detail, the data input unit 100 receives map data of a 1:5000 map formed in a GIS (Geographic Information System) shape file format, as shown in FIG. 2, and corresponds to the corresponding geographic information. It is preferable to receive satellite image data, and at this time, two or more satellite image data may be input according to geographic information.

도엽(map sheet)이란, 지도 1장을 의미하며, 1장의 크기는 축척에 따라 상이해지지만, 대한민국을 예로 들 경우, 대한민국 기본도인 종이 지형도는 축척과 무관하게 동일한 크기(536 mm ㅧ 786 mm)로 제작되게 된다. 도면의 모서리인 도곽의 도면상 크기는 도엽마다 약간씩 차이가 있으나, 대략 450 mm ㅧ 550 mm이며, 축척 1:50,000 지형도는 이 도곽 안에 지구의 위도 15분 ㅧ 경도 15분 범위를 담고 있게 된다. 즉, 우리나라 전체에 대한 지형도를 생성하기 위해서는 여러 장의 지도가 필요하며, 알고 싶은 지역 지도를 찾기 쉽고 관리하기 편리하도록 도엽마다 지도의 이름에 해당하는 도엽명과 지도의 등록번호에 해당하는 도엽번호(수치지도는 도엽코드)를 일정한 규칙에 따라 부여하고 있다.A map sheet means 1 map, and the size of each sheet is different depending on the scale. ) will be produced. The size of the map, which is the corner of the drawing, is slightly different for each leaf, but it is approximately 450 mm X 550 mm. In other words, several maps are required to create a topographic map for the entire country, and in order to find and manage a map of the region you want to know, the map name corresponding to the name of the map and the map number (numerical) corresponding to the registration number of the map Map codes) are assigned according to certain rules.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템은, 상기 지도 데이터에 위성 영상 데이터를 중첩시켜 도엽영상을 생성하는데 있어서, 하나의 지도 데이터에 하나의 위성 영상 데이터가 구성되는 것은 현실적으로 불가능하고, 하나의 지도 데이터 내에 다수의 다중 위성 영상 데이터가 중첩되어 하나의 도엽영상을 이루는 과정에서, 나타날 수 있는 색상 왜곡 현상을 해소하기 위함이다.Accordingly, in the system for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention, in generating a map image by superimposing satellite image data on the map data, one satellite image data is included in one map data. It is practically impossible to configure, and this is to solve a color distortion phenomenon that may appear in the process of forming one map image by overlapping a plurality of multi-satellite image data within one map data.

상기 영상 생성부(200)는 상기 데이터 입력부(100)에 의해 입력된 데이터들인 상기 지도 데이터와 상기 위성 영상 데이터들을 활용하여, 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.Preferably, the image generating unit 200 generates a map image by using the map data and the satellite image data, which are data input by the data input unit 100 .

이를 위해, 상기 영상 생성부(200)는 도 1에 도시된 바와 같이, 초기 생성부(210), 불완전 영역 추출부(220) 및 최종 생성부(230)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.To this end, it is preferable that the image generator 200 further includes an initial generator 210 , an incomplete region extractor 220 , and a final generator 230 as shown in FIG. 1 .

상기 초기 생성부(210)는 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.Preferably, the initial generator 210 generates an initial map image corresponding to the individual map segments constituting the map data by using the satellite image data.

즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 도 3의 a)에 해당하는 위성 영상 데이터에서 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽(도 3의 b) 참고)에 해당하는 상기 초기 도엽영상을 생성(도 3의 c) 참고)하는 것이 바람직하며, 개별 도엽 간의 경계를 활용하여 경계 내부에 포함되는 위성 영상 부분을 산출하는 것이 바람직하다.That is, as shown in FIG. 3 , from the satellite image data corresponding to a) of FIG. 3 , the initial map image corresponding to the individual map layers (refer to FIG. 3 b ) constituting the map data is generated ( FIG. 3 ). c)) is desirable, and it is desirable to calculate the portion of the satellite image included within the boundary by utilizing the boundary between individual map layers.

다시 말하자면, 상기 초기 도엽영상은 도 3의 c)에 도시된 바와 같이, 벡터 포맷의 도엽에 포함되지 않아 픽셀의 밝기값이 '0'으로 표시되는 영역을 포함하고 있는 불완전한 도엽 영상으로 생성될 수 있다.In other words, as shown in c) of FIG. 3, the initial map image is not included in the vector format map, so it can be generated as an incomplete map image including a region in which the pixel brightness value is displayed as '0'. have.

이를 해결하기 위하여, 상기 불완전 영역 추출부(220)는 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 밝기값이 미리 설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 것이 바람직하다.In order to solve this problem, it is preferable that the incomplete region extraction unit 220 analyzes a brightness value of each pixel corresponding to the entire region of the initial map image, and extracts a pixel whose analyzed brightness value corresponds to a preset reference value. do.

상세하게는, 상기 불완전 영역 추출부(220)는 미리 저장된 밝기값 분석 알고리즘을 이용하여, 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 픽셀들의 각 밝기값을 분석하는 것이 바람직하다. 또한, 분석한 각 픽셀의 밝기값을 이용하여 미리 설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 것이 바람직하다. 이 때, 미리 설정된 기준값으로는 '0'인 것이 바람직하며, 이 경우, 해당하는 도엽 전부를 아우르는 위성 영상 데이터가 존재하지 않고, 도엽의 일부에 대해서만 해당하는 위성 영상 데이터로 인해, 도엽에 위성 영상 데이터가 포함되지 않은 부분의 경우 밝기값이 0으로 표시되게 된다. 이에 따라, 상기 불완전 영역 추출부(220)는 이러한 밝기값이 '0'에 해당하는 픽셀을 추출하는 것이 바람직하다.In detail, it is preferable that the incomplete region extractor 220 analyzes each luminance value of pixels corresponding to the entire region of the initial map image by using a previously stored luminance value analysis algorithm. In addition, it is preferable to extract a pixel corresponding to a preset reference value using the analyzed brightness value of each pixel. At this time, it is preferable that the preset reference value is '0'. In this case, there is no satellite image data covering all the corresponding map layers, and due to the satellite image data corresponding to only a part of the map layer, the satellite image is displayed on the map layer. In the case where data is not included, the brightness value is displayed as 0. Accordingly, it is preferable that the incomplete region extractor 220 extracts a pixel whose brightness value is '0'.

상기 최종 생성부(230)는 상기 불완전 영역 추출부(220)에서 추출한 밝기값이 '0'인 픽셀에 대한 밝기값을 보정하여, 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역을 해결한 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.The final generating unit 230 corrects the brightness value of a pixel having a brightness value of '0' extracted by the incomplete region extracting unit 220 to generate a final map image in which the incomplete area of the initial map image is resolved. it is preferable

이를 위해, 상기 최종 생성부(230)는 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역에 해당하는 픽셀의 지리 정보를 이용하여, 상기 위성 영상 데이터로부터 매칭되는 밝기값을 추출하여 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역인 밝기값이 '0'에 해당하는 픽셀의 밝기값을 보정하여 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역을 해결하는 것이 바람직하다.To this end, the final generator 230 extracts a matching brightness value from the satellite image data using geographic information of pixels corresponding to the incomplete region of the initial map image, and the brightness that is the incomplete region of the initial map image. It is preferable to correct the incomplete area of the initial map image by correcting the brightness value of the pixel whose value is '0'.

이를 통해서, 도 4의 a)에 도시된 바와 같이, 선택된 하나의 도엽의 테두리 영역이 해당하는 도엽 전부를 아우르는 위성 영상 데이터가 존재하지 않아, 위성 영상 데이터가 포함되지 않은 부분이 발생함으로써, 밝기값이 '0'인 일부 픽셀이 존재하지만, 도 4의 b)에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 입력부(100)를 통해서 입력되는 상기 위성 영상 데이터 중 해당하는 지리 정보와 매칭되는 상기 위성 영상 데이터를 이용하여 밝기값을 보정하여 완전한 도엽영상을 생성할 수 있다.As a result, as shown in a) of FIG. 4 , there is no satellite image data covering all of the map segments corresponding to the border region of one selected map segment, and thus a portion not including the satellite image data occurs, resulting in a brightness value Although some pixels of '0' exist, as shown in FIG. 4 b), the satellite image data matching the corresponding geographic information among the satellite image data input through the data input unit 100 is used. Thus, a complete map image can be generated by correcting the brightness value.

본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템은 경우에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이, 하나의 개별 도엽에 부분적으로 중첩되는 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되고 있으며, 각각의 위성 영상 데이터로 인해 각각의 불완전한 도엽영상, 즉, 일부 영역만 포함하고 있는 불완전한 도엽영상이 산출될 수 있다. 이러한 다수의 불완전 도엽영상을 단순히 중첩시킬 경우, 또다른 밝기 왜곡 등이 발생할 수 있는 문제점이 있다.In the map image generation system using satellite images according to an embodiment of the present invention, in some cases, as shown in FIG. 5 , two or more satellite image data partially overlapping one individual map map are matched, and each Due to the satellite image data of , each incomplete map image, that is, an incomplete map image including only a partial area can be calculated. When a plurality of such incomplete map images are simply superimposed, there is a problem that another brightness distortion may occur.

이를 해소하기 위하여, 상기 영상 생성부(200)는 도 1에 도시된 바와 같이, 제1 연산부(240), 기준 설정부(250), 제2 연산부(260), 밝기 변환부(270) 및 최종 생성부(280)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 이들 구성들의 동작을 통해서, 색상 분포가 서로 다른 둘 이상의 불완전한 도엽영상을 활용하여, 영상 내 색상 분포를 균일하게 맞춤으로써 색상 차이를 최소화한 후, 완전한 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.In order to solve this problem, as shown in FIG. 1 , the image generating unit 200 includes a first calculating unit 240 , a reference setting unit 250 , a second calculating unit 260 , a brightness converting unit 270 and a final It is preferable to further include the generator 280, and through the operation of these components, two or more incomplete map images having different color distributions are used to uniformly match the color distribution in the image to minimize the color difference. After that, it is desirable to generate a complete map image.

상기 영상 생성부(200)는 상기 초기 생성부(210)를 통해서, 상기 데이터 입력부(100)를 통해서 입력되는 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 각각의 도엽 중 선택되는 어느 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어, 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성될 경우,The image generating unit 200 uses the satellite image data input through the data input unit 100 through the initial generating unit 210 to select any one of the maps constituting the map data. When two or more satellite image data are matched to individual map layers of

상기 제1 연산부(240)를 통해서, 각각의 초기 도엽영상 별로, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하고, 분석한 밝기값을 이용하여 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 계산하는 것이 바람직하다.Through the first operation unit 240, for each initial map image, the brightness value of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image is analyzed, and the brightness value of each initial map image is analyzed using the analyzed brightness value. It is preferable to calculate the standard deviation.

상세하게는, 상기 제1 연산부(240)는 선택된 하나의 개별 도엽을 기준으로 생성된 둘 이상의 초기 도엽영상을 분석하기 위하여, 미리 저장된 밝기값 분석 알고리즘을 이용하여, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하고, 분석한 밝기값을 이용하여 각 초기 도엽영상 별 밝기값 표준 편차를 계산하는 것이 바람직하다. 이 때, 상기 제1 연산부(240)를 통해서 밝기값 표준 편차가 계산되는 상기 초기 도엽영상은 개별 도엽의 일부만을 포함하고 있는 일부 도엽영상인 것이 바람직하다.In detail, in order to analyze two or more initial map image generated based on one selected individual map leaf, the first operation unit 240 uses a pre-stored brightness value analysis algorithm to analyze the entire area of each initial map image. It is preferable to analyze the brightness value of each corresponding pixel, and calculate the standard deviation of the brightness value for each initial map image using the analyzed brightness value. In this case, it is preferable that the initial map image for which the standard deviation of the brightness value is calculated through the first operation unit 240 is a partial map image including only a part of each individual map.

상기 기준 설정부(250)는 상기 제1 연산부(240)에서 계산한 각 초기 도입영상 별 밝기값 표준 편차를 이용하여, 둘 이상의 초기 도엽영상 중 밝기값 표준 편차가 가장 큰 초기 도엽영상을 기준 도엽영상으로 설정하는 것이 바람직하다. 또한, 상기 기준 도엽영상으로 설정되지 않은 다른 초기 도엽영상들은 나머지 도엽영상으로 설정하는 것이 바람직하다.The reference setting unit 250 uses the standard deviation of the brightness value for each initial introduction image calculated by the first operation unit 240 to select the initial map image having the largest brightness standard deviation among the two or more initial map image as the reference map. It is preferable to set it as an image. In addition, it is preferable to set other initial map image not set as the reference map image as the remaining map image.

상기 제2 연산부(260)는 미리 저장되어 있는 함수, 상세하게는, 누적 분포 함수(CDF, Cumulative Distribution Function)를 적용하여, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값에 대한 누적 비율을 계산하는 것이 바람직하다. 상세하게는, 각 초기 도엽영상 별로 픽셀 밝기 값의 누적 비율을 계산할 경우, 도 6에 도시된 바와 같이, 기준 도엽영상(reference)과 나머지 도엽영상(source)의 픽셀 밝기 값의 확률 합 그래프가 상이하게 그려짐을 알 수 있다.The second operation unit 260 applies a function stored in advance, specifically, a Cumulative Distribution Function (CDF), and accumulates the brightness values of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image. It is desirable to calculate the ratio. In detail, when calculating the cumulative ratio of pixel brightness values for each initial map image, as shown in FIG. 6 , the probability sum graph of the pixel brightness values of the reference map image and the remaining map map image is different. It can be seen that it is drawn

상기 밝기 변환부(270)는 상기 기준 설정부(250)에서 설정한 상기 기준 도엽영상에 대한 상기 제2 연산부(260)에서 계산한 누적 비율에 의한 확률 분포에 맞추어, 상기 기준 도엽영상을 제외한 상기 나머지 도엽영상들의 픽셀 밝기값을 누적 비율에 따라 변환하는 것이 바람직하다.The brightness converting unit 270 matches the probability distribution by the cumulative ratio calculated by the second calculating unit 260 with respect to the reference map image set by the reference setting unit 250 , except for the reference map image. It is preferable to convert the pixel brightness values of the remaining map images according to the accumulation ratio.

다시 말하자면, 상기 밝기 변환부(270)는 도 6과 같이, 상기 기준 도엽영상과 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값의 확률 합 그래프가 완성된 후, 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값 확률 분포를 상기 기준 도엽영상의 확률 분포에 맞추어, 즉, 상기 기준 도엽영상의 픽셀 밝기값의 확률 합 그래프를 타겟으로 하여, 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값 확률 분포를 변환함으로써, 변환된 확률 분포에 따라 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값이 변환되게 된다.In other words, as shown in FIG. 6 , the brightness converter 270 sets the probability distribution of the pixel brightness values of the remaining map leaf images after completing the graph of the probability sum of the pixel brightness values of the reference map image and the remaining map leaf images. By transforming the probability distribution of the pixel brightness values of the remaining map image according to the probability distribution of the map image, that is, by targeting the probability sum graph of the pixel brightness values of the reference map image as a target, the remaining map leaves according to the transformed probability distribution The pixel brightness value of the image is converted.

이를 통해서, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기 값의 색상 보정이 이루어지게 된다.Through this, as shown in FIG. 7 , color correction of the pixel brightness values of the remaining map image is performed.

상기 최종 생성부(280)는 상기 기준 도엽영상과 상기 밝기 변환부(270)에 의해 변환한 상기 나머지 도엽영상들을 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.Preferably, the final generating unit 280 superimposes the reference map image and the remaining map image converted by the brightness converting unit 270 to generate a final map image.

이 때, 상기 최종 생성부(280)는 지리 정보를 이용하여, 상기 기준 도엽영상과 상기 나머지 도엽영상들의 중첩을 수행하게 된다. 즉, 중복된 지역에 대한 다수의 도엽영상들을 이용하여, 상기 기준 도엽영상을 가장 먼저 위치시킨 후, 상기 나머지 도엽영상들을 순차적으로 위치시키며 중첩 영상을 생성하는 것이 바람직하다.At this time, the final generator 280 superimposes the reference map image and the remaining map image by using geographic information. That is, it is preferable to first locate the reference map image using a plurality of map image for overlapping regions, and then sequentially position the remaining map image to generate the overlapped image.

이 때, 상기 나머지 도엽영상들은 상기 제1 연산부(240)에서 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 표준 편차의 내림차순으로, 즉, 상기 기준 도엽영상을 제외하고 표준 편차가 큰 도엽영상 순으로 순차적으로 위치시키면서 중??시켜 상기 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다. 이를 통해서, 상기 기준 도엽영상은 전 부분이 가시화되고, 그 다음 중첩되는 영상 순으로 가시화되는 부분이 정해짐으로써, 도 8에 도시된 바와 같이, 하나의 개별 도엽 영역에 해당하는 완전한 도ㄴ엽 영상이 생성되게 된다.At this time, the remaining map image is in descending order of standard deviation using the standard deviation of the brightness value of each initial map image calculated by the first operation unit 240 , that is, except for the reference map image, the standard deviation is large. It is preferable to generate the final map image by placing them sequentially in the order of the map image, and then neutralizing the image. Through this, all parts of the reference map image are visualized, and then the parts to be visualized in the order of the overlapping images are determined. this will be created

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법을 나타낸 순서 예시도이다. 도 9를 참조로 하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법을 자세히 설명한다.9 is a flowchart illustrating a method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention. A method of generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 9 .

본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법은 도 9에 도시된 바와 같이, 입력단계(S100), 초기 생성단계(S200), 판단단계(S300), 불완전 영역 추출단계(S400) 및 최종 생성단계(S500)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.As shown in FIG. 9, the method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention includes an input step (S100), an initial generation step (S200), a determination step (S300), and an incomplete region extraction step ( S400) and the final generation step (S500) is preferably configured.

각 단계에 대해서 자세히 알아보자면,To learn more about each step,

상기 입력단계(S100)는 상기 데이터 입력부(100)에서, 소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터가 입력되는 것이 바람직하다.In the input step ( S100 ), it is preferable that the data input unit 100 inputs corresponding satellite image data using map data of a predetermined scale and geographic information of the map data.

상세하게는, 상기 입력단계(S100)는 도 2에 도시된 바와 같이, GIS(Geographic Information System) shape 파일 포맷으로 구성되는 1:5000 도엽의 지도 데이터를 입력받으며, 이와 대응되는 지리 정보에 해당하는 위성 영상 데이터를 입력받는 것이 바람직하며, 이 때, 지리 정보에 따라 둘 이상의 위성 영상 데이터를 입력받을 수도 있다.In detail, in the input step (S100), as shown in FIG. 2 , map data of a 1:5000 map formed in a GIS (Geographic Information System) shape file format is received, and corresponding geographic information is received. It is preferable to receive satellite image data, and at this time, two or more satellite image data may be input according to geographic information.

도엽(map sheet)이란, 지도 1장을 의미하며, 1장의 크기는 축척에 따라 상이해지지만, 대한민국을 예로 들 경우, 대한민국 기본도인 종이 지형도는 축척과 무관하게 동일한 크기(536 mm ㅧ 786 mm)로 제작되게 된다. 도면의 모서리인 도곽의 도면상 크기는 도엽마다 약간씩 차이가 있으나, 대략 450 mm ㅧ 550 mm이며, 축척 1:50,000 지형도는 이 도곽 안에 지구의 위도 15분 ㅧ 경도 15분 범위를 담고 있게 된다. 즉, 우리나라 전체에 대한 지형도를 생성하기 위해서는 여러 장의 지도가 필요하며, 알고 싶은 지역 지도를 찾기 쉽고 관리하기 편리하도록 도엽마다 지도의 이름에 해당하는 도엽명과 지도의 등록번호에 해당하는 도엽번호(수치지도는 도엽코드)를 일정한 규칙에 따라 부여하고 있다.A map sheet means 1 map, and the size of each sheet is different depending on the scale. ) will be produced. The size of the map, which is the corner of the drawing, is slightly different for each leaf, but it is approximately 450 mm X 550 mm. In other words, to create a topographic map for the entire country, several maps are required, and for each map map, the map name corresponding to the name of the map and the map number corresponding to the registration number of the map (numerical) Map codes) are assigned according to certain rules.

상기 초기 생성단계(S200)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 입력단계(S100)에 의해 입력받은 상기 지도 데이터와 상기 위성 영상 데이터들을 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다. 즉, 개별 도엽 간의 경계를 활용하여 경계 내부에 포함되는 위성 영상 부분을 산출하는 것이 바람직하다.The initial generating step (S200) is performed in the image generating unit 200 by using the map data and the satellite image data input by the inputting step (S100), corresponding to the individual map layers constituting the map data. It is desirable to generate an initial map image. That is, it is desirable to calculate the satellite image portion included in the boundary by utilizing the boundary between the individual map layers.

상기 초기 생성단계(S200)는 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.In the initial generating step (S200), it is preferable to use the satellite image data to generate an initial map image corresponding to the individual map segments constituting the map data.

즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 도 3의 a)에 해당하는 위성 영상 데이터에서 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽(도 3의 b) 참고)에 해당하는 상기 초기 도엽영상을 생성(도 3의 c) 참고)하는 것이 바람직하며, 개별 도엽 간의 경계를 활용하여 경계 내부에 포함되는 위성 영상 부분을 산출하는 것이 바람직하다.That is, as shown in FIG. 3 , from the satellite image data corresponding to a) of FIG. 3 , the initial map image corresponding to the individual map layers (refer to FIG. 3 b ) constituting the map data is generated ( FIG. 3 ). c)) is desirable, and it is desirable to calculate the portion of the satellite image included within the boundary by utilizing the boundary between individual map layers.

다시 말하자면, 상기 초기 도엽영상은 도 3의 c)에 도시된 바와 같이, 벡터 포맷의 도엽에 포함되지 않아 픽셀의 밝기값이 '0'으로 표시되는 영역을 포함하고 있는 불완전한 도엽 영상으로 생성될 수 있다.In other words, as shown in c) of FIG. 3, the initial map image is not included in the vector format map, so it can be generated as an incomplete map image including a region in which the pixel brightness value is displayed as '0'. have.

상기 판단단계(S300)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 상기 초기 도엽영상을 생성할 때, 선택되는 어느 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성되는지 판단하는 것이 바람직하다.In the determining step (S300), in the image generating unit 200, when the initial map image is generated by the initial generating step (S200), two or more satellite image data are matched to any one individual map It is preferable to determine whether two or more initial map images are generated.

즉, 경우에 따라, 도 5에 도시된 바와 같이, 하나의 개별 도엽에 부분적으로 중첩되는 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되고 있으며, 각각의 위성 영상 데이터로 인해 각각의 불완전한 도엽영상, 즉, 일부 영역만 포함하고 있는 불완전한 도엽영상이 산출될 수 있다. 이러한 다수의 불완전 도엽영상을 단순히 중첩시킬 경우, 또다른 밝기 왜곡 등이 발생할 수 있는 문제점이 있기 때문에, 상기 판단단계(S300)를 통해서 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성되는지 판단하는 것이 바람직하다.That is, in some cases, as shown in FIG. 5 , two or more satellite image data partially overlapping one individual map layer are matched, and each incomplete map map image, that is, a partial region due to each satellite image data, is matched. An incomplete map image containing only When a plurality of incomplete map images are simply overlapped, there is a problem that another brightness distortion may occur, so whether two or more satellite image data are matched through the determination step S300 to generate two or more initial map images. It is preferable to judge

상기 불완전 영역 추출단계(S400)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 판단단계(S300)의 판단 결과에 따라, 하나의 개별 도엽에 하나의 위성 영상 데이터가 매칭되어, 하나의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 생성한 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 밝기값이 미리 설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 것이 바람직하다.In the incomplete region extraction step (S400), in the image generating unit 200, according to the determination result of the determination step (S300), one satellite image data is matched to one individual map layer, and one initial map image is obtained. When it is generated, it is to analyze the brightness value of each pixel corresponding to the entire area of the initial map image generated by the initial generating step (S200), and extract the pixel whose analyzed brightness value corresponds to a preset reference value. desirable.

즉, 상기 불완전 영역 추출단계(S400)는 미리 저장된 밝기값 분석 알고리즘을 이용하여, 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 픽셀들의 각 밝기값을 분석하는 것이 바람직하다. 또한, 분석한 각 픽셀의 밝기값을 이용하여 미리 설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 것이 바람직하다. 이 때, 미리 설정된 기준값으로는 '0'인 것이 바람직하며, 이 경우, 해당하는 도엽 전부를 아우르는 위성 영상 데이터가 존재하지 않고, 도엽의 일부에 대해서만 해당하는 위성 영상 데이터로 인해, 도엽에 위성 영상 데이터가 포함되지 않은 부분의 경우 밝기값이 0으로 표시되게 된다.That is, in the incomplete region extraction step ( S400 ), it is preferable to analyze each luminance value of pixels corresponding to the entire region of the initial map image by using a previously stored luminance value analysis algorithm. In addition, it is preferable to extract a pixel corresponding to a preset reference value using the analyzed brightness value of each pixel. At this time, it is preferable that the preset reference value is '0'. In this case, there is no satellite image data covering all of the corresponding map layer, and due to the satellite image data corresponding to only a part of the map layer, the satellite image is displayed on the map layer. In the case where data is not included, the brightness value is displayed as 0.

이에 따라, 상기 불완전 영역 추출단계(S400)는 밝기값이 '0'에 해당하는 픽셀을 추출하는 것이 바람직하다.Accordingly, in the step of extracting the incomplete region ( S400 ), it is preferable to extract a pixel having a brightness value of '0'.

상기 최종 생성단계(S500)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 불완전 영역 추출단계(S400)에 의해 추출한 밝기값이 '0'인 픽셀에 대한 밝기값을 보정하여, 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역을 해결한 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.In the final generating step (S500), the image generating unit 200 corrects the brightness value of the pixel whose brightness value is '0' extracted by the incomplete region extraction step (S400), so that the initial map image is incomplete. It is desirable to generate the final map image in which the region is resolved.

상세하게는, 상기 최종 생성단계(S500)는 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역에 해당하는 픽셀의 지리 정보를 이용하여, 상기 위성 영상 데이터로부터 매칭되는 밝기값을 추출하여 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역인 밝기값이 '0'에 해당하는 픽셀의 밝기값을 보정하여 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역을 해결하는 것이 바람직하다.In detail, the final generating step (S500) is an incomplete region of the initial map image by extracting a matching brightness value from the satellite image data using geographic information of pixels corresponding to the incomplete region of the initial map image. It is preferable to correct the incomplete area of the initial map image by correcting the brightness value of the pixel corresponding to the brightness value '0'.

이를 통해서, 도 4의 a)에 도시된 바와 같이, 선택된 하나의 도엽의 테두리 영역이 해당하는 도엽 전부를 아우르는 위성 영상 데이터가 존재하지 않아, 위성 영상 데이터가 포함되지 않은 부분이 발생함으로써, 밝기값이 '0'인 일부 픽셀이 존재하지만, 도 4의 b)에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 입력부(100)를 통해서 입력되는 상기 위성 영상 데이터 중 해당하는 지리 정보와 매칭되는 상기 위성 영상 데이터를 이용하여 밝기값을 보정하여 완전한 도엽영상을 생성할 수 있다.As a result, as shown in a) of FIG. 4 , there is no satellite image data covering all of the map segments corresponding to the border region of one selected map segment, and thus a portion not including the satellite image data occurs, resulting in a brightness value Although some pixels of '0' exist, as shown in FIG. 4 b), the satellite image data matching the corresponding geographic information among the satellite image data input through the data input unit 100 is used. Thus, a complete map image can be generated by correcting the brightness value.

더불어, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법은, 상기 판단단계(S300)의 판단 결과에 따라, 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어, 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 도 9에 도시된 바와 같이, 제1 연산단계(S600), 기준 설정단계(S700), 제2 연산단계(S800), 변환단계(S900) 및 최종 생성단계(S1000)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.In addition, in the method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention, two or more satellite image data are matched to one individual map layer according to the determination result of the determination step (S300), and two or more initial When a map image is generated, as shown in FIG. 9 , a first calculation step (S600), a reference setting step (S700), a second calculation step (S800), a conversion step (S900), and a final generation step (S1000) It is preferable to further include a configuration.

이를 통해서, 색상 분포가 서로 다른 둘 이상의 불완전한 도엽영상을 활용하여, 영상 내 색상 분포를 균일하게 맞춤으로써 색상 차이를 최소화한 후, 완전한 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.Through this, it is preferable to use two or more incomplete map images with different color distributions to minimize color differences by uniformly matching the color distribution in the image, and then to generate a complete map image.

상기 제1 연산단계(S600)는 상기 영상 생성부에서, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 생성한 각각의 초기 도엽영상 별로, 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하고, 분석한 밝기값을 이용하여 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 계산하는 것이 바람직하다.In the first operation step (S600), the image generator analyzes the brightness value of each pixel corresponding to the entire area for each initial map image generated by the initial generation step (S200), and the analyzed brightness It is preferable to calculate the standard deviation of the brightness value of each initial map image using the value.

상세하게는, 상기 제1 연산단계(S600)는 선택된 하나의 개별 도엽을 기준으로 생성된 둘 이상의 초기 도엽영상을 분석하기 위하여, 미리 저장된 밝기값 분석 알고리즘을 이용하여, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하고, 분석한 밝기값을 이용하여 각 초기 도엽영상 별 밝기값 표준 편차를 계산하는 것이 바람직하다. 이 때, 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 밝기값 표준 편차가 계산되는 상기 초기 도엽영상은 개별 도엽의 일부만을 포함하고 있는 일부 도엽영상인 것이 바람직하다.In detail, in the first operation step ( S600 ), the entire area of each initial map image is analyzed using a previously stored brightness value analysis algorithm to analyze two or more initial map image generated based on one selected individual map leaf. It is preferable to analyze the brightness value of each pixel corresponding to , and calculate the standard deviation of the brightness value for each initial map image using the analyzed brightness value. In this case, it is preferable that the initial map image for which the standard deviation of the brightness value is calculated by the first operation step S600 is a partial map image including only a part of each individual map.

상기 기준 설정단계(S700)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 계산한 각 초기 도입영상 별 밝기값 표준 편차를 이용하여, 둘 이상의 초기 도엽영상 중 밝기값 표준 편차가 가장 큰 초기 도엽영상을 기준 도엽영상으로 설정하는 것이 바람직하다. 또한, 상기 기준 도엽영상으로 설정되지 않은 다른 초기 도엽영상들은 나머지 도엽영상으로 설정하는 것이 바람직하다.In the reference setting step (S700), the image generating unit 200 uses the standard deviation of the brightness value for each initial introduction image calculated by the first operation step (S600), and the brightness value among two or more initial map images. It is preferable to set the initial map image with the largest standard deviation as the reference map image. In addition, it is preferable to set other initial map image not set as the reference map image as the remaining map image.

상기 제2 연산단계(S800)는 상기 영상 생성부(200)에서, 미리 저장되어 있는 함수, 상세하게는, 누적 분포 함수(CDF, Cumulative Distribution Function)를 적용하여, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값에 대한 누적 비율을 계산하는 것이 바람직하다. 상세하게는, 각 초기 도엽영상 별로 픽셀 밝기 값의 누적 비율을 계산할 경우, 도 6에 도시된 바와 같이, 기준 도엽영상(reference)과 나머지 도엽영상(source)의 픽셀 밝기 값의 확률 합 그래프가 상이하게 그려짐을 알 수 있다.In the second operation step (S800), the image generator 200 applies a function stored in advance, specifically, a Cumulative Distribution Function (CDF), to the entire area of each initial map image. It is preferable to calculate the cumulative ratio of the brightness value of each corresponding pixel. In detail, when calculating the cumulative ratio of pixel brightness values for each initial map image, as shown in FIG. 6 , the probability sum graph of the pixel brightness values of the reference map image and the remaining map map image is different. It can be seen that it is drawn

상기 변환단계(S900)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 기준 설정단계(S700)에 의해 설정한 상기 기준 도엽영상에 대한 상기 제2 연산단계(S800)에서 계산한 누적 비율에 의한 확률 분포에 맞추어, 상기 기준 도엽영상을 제외한 상기 나머지 도엽영상들의 픽셀 밝기값을 누적 비율에 따라 변환하는 것이 바람직하다.The conversion step (S900) is a probability distribution according to the cumulative ratio calculated in the second calculation step (S800) for the reference map image set by the reference setting step (S700) in the image generating unit 200 . Accordingly, it is preferable to convert the pixel brightness values of the remaining map leaf images except for the reference map leaf image according to an accumulation ratio.

다시 말하자면, 상기 변환단계(S900)는 도 6과 같이, 상기 기준 도엽영상과 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값의 확률 합 그래프가 완성된 후, 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값 확률 분포를 상기 기준 도엽영상의 확률 분포에 맞추어, 즉, 상기 기준 도엽영상의 픽셀 밝기값의 확률 합 그래프를 타겟으로 하여, 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값 확률 분포를 변환함으로써, 변환된 확률 분포에 따라 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기값이 변환되게 된다.In other words, in the conversion step (S900), as shown in FIG. 6, after the probability sum graph of the pixel brightness values of the reference map image and the remaining map image is completed, the pixel brightness value probability distribution of the remaining map image is calculated as the reference map. The remaining map image according to the transformed probability distribution by transforming the probability distribution of the pixel brightness values of the remaining map image according to the probability distribution of the image, that is, by targeting the probability sum graph of the pixel brightness values of the reference map image as a target The pixel brightness value of is converted.

이를 통해서, 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 나머지 도엽영상의 픽셀 밝기 값의 색상 보정이 이루어지게 된다.Through this, as shown in FIG. 7 , color correction of the pixel brightness values of the remaining map image is performed.

상기 최종 생성단계(S1000)는 상기 영상 생성부(200)에서, 상기 기준 도엽영상과 상기 변환단계(S900)에 의해 변환한 상기 나머지 도엽영상들을 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다.In the final generating step ( S1000 ), the final map image is generated by superimposing the reference map image and the remaining map image converted by the converting step ( S900 ) in the image generating unit 200 .

상세하게는, 상기 최종 생성단계(S1000)는 지리 정보를 이용하여, 상기 기준 도엽영상과 상기 나머지 도엽영상들의 중첩을 수행하게 된다. 즉, 중복된 지역에 대한 다수의 도엽영상들을 이용하여, 상기 기준 도엽영상을 가장 먼저 위치시킨 후, 상기 나머지 도엽영상들을 순차적으로 위치시키며 중첩 영상을 생성하는 것이 바람직하다.In detail, in the final generating step ( S1000 ), the reference map image and the remaining map image are superimposed using geographic information. That is, it is preferable to first locate the reference map image using a plurality of map image for overlapping regions, and then sequentially position the remaining map image to generate the overlapped image.

이 때, 상기 나머지 도엽영상들은 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 표준 편차의 내림차순으로, 즉, 상기 기준 도엽영상을 제외하고 표준 편차가 큰 도엽영상 순으로 순차적으로 위치시키면서 중??시켜 상기 최종 도엽영상을 생성하는 것이 바람직하다. 이를 통해서, 상기 기준 도엽영상은 전 부분이 가시화되고, 그 다음 중첩되는 영상 순으로 가시화되는 부분이 정해짐으로써, 도 8에 도시된 바와 같이, 하나의 개별 도엽 영역에 해당하는 완전한 도엽 영상이 생성되게 된다.At this time, the remaining map leaf images are in descending order of standard deviation using the standard deviation of the brightness value of each initial map image calculated by the first operation step (S600), that is, the standard deviation except for the reference map image. It is preferable to generate the final map leaf image by placing them sequentially in the order of the largest map leaf images and neutralizing them. Through this, all parts of the reference map image are visualized, and then the parts to be visualized in the order of the overlapping images are determined, so that, as shown in FIG. 8, a complete map image corresponding to one individual map region is generated. will become

즉, 다시 말하자면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템 및 그 방법은, 다수의 위성 영상을 모자이크하여 도엽 영상을 제작할 때, 발생할 수 있는 색상 왜곡 현상을 최소화하여, 현업에 활용될 수 있는 색상 보정된 도엽 영상을 생성할 수 있는 장점이 있다. 이를 통해서 다중 위성영상을 통해서 수신되는 위성 영상 데이터들을 활용하여 색상 보정된 다수의 도엽 영상을 제작할 수 있어, 이를 기반으로 위성 영상의 효과적인 활용을 증진시키고, 위성 영상 활용하는 시장의 확대를 기대할 수 있는 장점이 있다.In other words, the system and method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention minimize color distortion that may occur when a map image is produced by mosaicing a plurality of satellite images, It has the advantage of being able to generate color-corrected map leaf images that can be utilized in the field. Through this, it is possible to produce a number of color-corrected map images using satellite image data received through multi-satellite images. There are advantages.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.Meanwhile, the method for generating a map image using a satellite image according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a program command that can be executed through various electronic information processing means and recorded in a storage medium. The storage medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.

저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 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-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.The program instructions recorded in the storage medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the software field. Examples of storage media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floppy disks. (magneto-optical media) and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instruction include not only machine code such as generated by a compiler, but also a device for electronically processing information using an interpreter or the like, for example, a high-level language code that can be executed by a computer.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것 일 뿐, 본 발명은 상기의 일 실시예에 한정되는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, in the present invention, specific matters such as specific components and the like and limited embodiment drawings have been described, but these are only provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above one embodiment. No, various modifications and variations are possible from these descriptions by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허 청구 범위뿐 아니라 이 특허 청구 범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and all of the following claims as well as equivalent or equivalent modifications to the claims will be said to belong to the scope of the spirit of the present invention. .

100 : 데이터 입력부
200 : 영상 생성부
210 : 초기 생성부
220 :불완전 영역 추출부
230 : 최종 생성부
240 : 제1 연산부
250 : 기준 설정부
260 : 제2 연산부
270 : 밝기 변환부
280 : 최종 생성부100: data input unit
200: image generating unit
210: initial creation unit
220: incomplete region extraction unit
230: final generation unit
240: first calculation unit
250: reference setting unit
260: second operation unit
270: brightness conversion unit
280: final generation unit

Claims (9)

소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터가 입력되는 데이터 입력부(100); 및
상기 데이터 입력부(100)에 의해 입력된 데이터들을 활용하여, 도엽영상을 생성하는 영상 생성부(200);
를 포함하며,
상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 초기 생성부(210);
상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 밝기값이 기설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 불완전 영역 추출부(220); 및
상기 불완전 영역 추출부(220)에서 추출한 픽셀의 밝기값을 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 상기 위성 영상 데이터의 매칭되는 픽셀의 밝기값으로 보정하여, 상기 초기 도엽영상의 불완전 영역을 해결한 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성부(230);
를 더 포함하되,
상기 초기 생성부(210)에서, 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 각각의 도엽 중 선택되는 어느 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성될 경우,
각각의 초기 도엽영상 별로, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 밝기값을 이용하여, 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 계산하는 제1 연산부(240);
상기 제1 연산부(240)에서 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 둘 이상의 초기 도엽영상 중 기준 도엽영상을 설정하는 기준 설정부(250);
기저장되어 있는 함수를 적용하여, 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값에 대한 누적 비율을 계산하는 제2 연산부(260);
상기 기준 도엽영상을 제외한 나머지 초기 도엽영상의 픽셀 밝기값을 상기 제2 연산부(260)에 의해 계산한 각각의 누적 비율을 따라 변환하는 밝기 변환부(270); 및
상기 기준 도엽영상과 상기 밝기 변환부(270)에 의해 변환한 나머지 초기 도엽영상들을 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성부(280);
를 더 포함하며,
상기 기준 설정부(250)는
밝기값 표준 편차가 가장 큰 초기 도엽영상을 기준 도엽영상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템.
a data input unit 100 for inputting corresponding satellite image data using map data of a predetermined scale and geographic information of the map data; and
an image generating unit 200 for generating a map image by utilizing the data input by the data input unit 100;
includes,
an initial generating unit 210 that generates an initial map image corresponding to the individual map segments constituting the map data by using the satellite image data;
an incomplete region extracting unit 220 for analyzing a brightness value of each pixel corresponding to the entire region of the initial map image and extracting a pixel whose analyzed brightness value corresponds to a preset reference value; and
The incomplete area of the initial map image is resolved by correcting the brightness value of the pixel extracted by the incomplete area extraction unit 220 to the brightness value of the matching pixel of the satellite image data using the geographic information of the map data. a final generator 230 for generating a map image;
further comprising,
In the initial generator 210, two or more initial map images are generated by matching two or more satellite image data to any one individual map layer selected from each map layer constituting the map data using the satellite image data. if be,
For each initial map image, a first operator ( 240);
a reference setting unit 250 for setting a reference map image among two or more initial map leaf images by using the standard deviation of the brightness values of each initial map image calculated by the first operation unit 240;
a second operation unit 260 for calculating an accumulation ratio of the brightness values of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image by applying a pre-stored function;
a brightness conversion unit 270 for converting pixel brightness values of the initial map image other than the reference map image according to the respective accumulation ratios calculated by the second operation unit 260; and
a final generating unit 280 superimposing the reference map image and the remaining initial map image converted by the brightness converting unit 270 to generate a final map image;
further comprising,
The reference setting unit 250 is
A map image generation system using a satellite image, characterized in that the initial map image with the largest standard deviation of the brightness value is set as the reference map image.
 삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 둘 이상의 초기 도엽영상은
하나의 개별 도엽에 매칭되되,
각각의 위성 영상 데이터가 하나의 개별 도엽의 일부 영역만을 포함하여,
둘 이상의 위성 영상 데이터가 하나의 개별 도엽에 부분적으로 중첩되는 것을 특징으로 하는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템.
The method of claim 1,
The two or more initial map images are
Matched to one individual map,
Each satellite image data includes only a partial area of one individual map,
A map image generation system using satellite images, characterized in that two or more satellite image data are partially overlapped on one individual map map.
 제 1항에 있어서,
상기 최종 생성부(280)는
지리 정보를 이용하여 상기 기준 도엽영상과 나머지 초기 도엽영상들의 중첩 수행하며,
상기 기준 도엽영상을 가장 먼저 위치시킨 후, 상기 제1 연산부(240)에서 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 표준 편차의 내림차순으로 초기 도엽영상을 순차적으로 위치시키면서 중첩시켜 상기 최종 도엽영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 시스템.
The method of claim 1,
The final generator 280 is
Superimposing the reference map image and the rest of the initial map image using geographic information is performed,
After locating the reference map image first, by using the standard deviation of the brightness value of each initial map image calculated by the first operation unit 240, the initial map image is sequentially positioned in descending order of the standard deviation and overlapped. A map image generation system using satellite images, characterized in that the final map image is generated.
 데이터 입력부에서, 소정 축척의 지도 데이터와 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여 해당하는 위성 영상 데이터를 입력받는 입력단계(S100);
영상 생성부에서, 상기 입력단계(S100)에 의해 입력받은 상기 위성 영상 데이터를 이용하여, 상기 지도 데이터를 이루고 있는 개별 도엽에 해당하는 초기 도엽영상을 생성하는 초기 생성단계(S200);
영상 생성부에서, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 상기 초기 도엽영상을 생성할 때, 선택되는 어느 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성되는지 판단하는 판단단계(S300);
영상 생성부에서, 상기 판단단계(S300)의 판단 결과에 따라, 하나의 개별 도엽에 하나의 위성 영상 데이터가 매칭되어, 하나의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 영상 생성부에서, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 생성한 상기 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하여, 분석한 각 밝기값 중 기설정된 기준값에 해당하는 픽셀을 추출하는 불완전 영역 추출단계(S400); 및
영상 생성부에서, 상기 불완전 영역 추출단계(S400)에 의해 추출한 픽셀의 밝기값을 상기 지도 데이터의 지리 정보를 이용하여, 상기 위성 영상 데이터의 매칭되는 픽셀의 밝기값으로 보정하여, 불완전 영역을 해결한 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성단계(S500);
를 포함하며,
상기 판단단계(S300)의 판단 결과에 따라, 하나의 개별 도엽에 둘 이상의 위성 영상 데이터가 매칭되어 둘 이상의 초기 도엽영상이 생성될 경우, 상기 판단단계(S300)를 수행하고 난 후,
영상 생성부에서, 각각의 초기 도엽영상 별로, 상기 초기 생성단계(S200)에 의해 생성한 각 초기 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값을 분석하고 분석한 밝기값을 이용하여, 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 계산하는 제1 연산단계(S600);
영상 생성부에서, 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 둘 이상의 초기 도엽영상 중 표준 편차가 가장 큰 초기 도엽영상을 기준 도엽영상을 설정하는 기준 설정단계(S700);
영상 생성부에서, 기저장되어 있는 함수를 적용하여, 각 초가 도엽영상의 전체 영역에 해당하는 각 픽셀의 밝기값에 대한 누적 비율을 계산하는 제2 연산단계(S800);
영상 생성부에서, 상기 기준 설정단계(S700)에 의해 설정한 상기 기준 도엽영상에 대한 상기 제2 연산단계(S800)에서 계산한 누적 비율에 의한 확률 분포에 따라, 상기 기준 도엽영상을 제외한 나머지 초기 도엽영상의 픽셀 밝기값을 상기 제2 연산단계(S800)에서 계산한 누적 비율을 따라 변환하는 변환단계(S900); 및
영상 생성부에서, 상기 기준 도엽영상과 상기 변환단계(S900)에 의해 변환한 나머지 초기 도엽영상들을 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 최종 생성단계(S1000);
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법.
an input step (S100) of receiving, in the data input unit, map data of a predetermined scale and corresponding satellite image data using geographic information of the map data;
an initial generating step (S200) of generating, in an image generating unit, an initial map image corresponding to an individual map layer constituting the map data by using the satellite image data received in the input step (S100);
When the image generating unit generates the initial map image by the initial generating step (S200), it is determined whether two or more satellite image data are matched to any one selected individual map map to generate two or more initial map map images step (S300);
When, in the image generating unit, one initial map image is generated by matching one satellite image data to one individual map layer according to the determination result of the determination step ( S300 ), the image generating unit performs the initial generation step an incomplete region extraction step (S400) of analyzing the brightness value of each pixel corresponding to the entire area of the initial map image generated by (S200), and extracting a pixel corresponding to a preset reference value from among the analyzed brightness values; and
In the image generating unit, the incomplete area is resolved by correcting the brightness value of the pixel extracted by the incomplete area extraction step ( S400 ) to the brightness value of the matching pixel of the satellite image data using the geographic information of the map data. A final generation step of generating one final map image (S500);
includes,
According to the determination result of the determination step (S300), when two or more satellite image data are matched to one individual map layer to generate two or more initial map layer images, after performing the determination step (S300),
In the image generating unit, for each initial map image, the brightness value of each pixel corresponding to the entire area of each initial map image generated by the initial generating step S200 is analyzed and using the analyzed brightness value, each A first calculation step of calculating the standard deviation of the brightness value of the initial map image (S600);
In the image generating unit, using the standard deviation of the brightness values of each initial map image calculated by the first operation step ( S600 ), the initial map image having the largest standard deviation among the two or more initial map leaf images is set as a reference map image a reference setting step (S700);
a second operation step (S800) of calculating, in the image generator, an accumulation ratio of the brightness values of each pixel corresponding to the entire area of each thatched map image by applying a pre-stored function;
In the image generator, according to the probability distribution by the cumulative ratio calculated in the second calculation step ( S800 ) with respect to the reference map image set by the reference setting step ( S700 ), the rest initial stage except for the reference map image a conversion step (S900) of converting the pixel brightness value of the map image according to the cumulative ratio calculated in the second calculation step (S800); and
a final generating step (S1000) of superimposing the reference map image and the remaining initial map image converted by the converting step (S900) in the image generator to generate a final map map image;
A method for generating a map image using a satellite image, characterized in that it further comprises.
 삭제delete 삭제delete 제 6항에 있어서,
상기 최종 생성단계(S1000)는
지리 정보를 이용하여, 상기 기준 도엽영상과 나머지 초기 도엽영상들의 중첩을 수행하며,
상기 기준 도엽영상을 가장 먼저 위치시킨 후, 상기 제1 연산단계(S600)에 의해 계산한 각 초기 도엽영상의 밝기값 표준 편차를 이용하여, 표준 편차의 내림차순으로 초기 도엽영상을 순차적으로 위치시키면서 중첩하여, 최종 도엽영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 활용한 도엽영상 생성 방법.
7. The method of claim 6,
The final generation step (S1000) is
By using geographic information, superimposition of the reference map image and the remaining initial map image is performed,
After locating the reference map image first, by using the standard deviation of the brightness value of each initial map image calculated by the first operation step (S600), the initial map image is sequentially positioned in descending order of the standard deviation and overlapped Thus, a map image generation method using a satellite image, characterized in that the final map image is generated.
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