KR102474738B1 - 해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템 에 관한 것으로, GPS값이 지정되고 해상이미지와 지상이미지와 연안이미지와 해안선의 경계구간이미지가 분류된 지상구역별 해안이미지를 영상편집모듈이 보정한 편집이미지 단위로 저장 및 관리하는 해상이미지 저장장치, GPS값이 지정되고 건물이미지가 식별된 지상구역별 항공이미지를 건물그림자의 방향에 따라 분류하여 저장 및 관리하는 항공이미지 저장장치, 상기 항공이미지에서 선별된 영상이미지를 버전별로 분류하여 저장 및 관리하는 영상이미지 저장장치, 지상의 경계를 따라 설치된 복수의 해안기준점을 기준으로 지상경계라인의 위치를 확인해서 상기 편집이미지에서 지상이미지를 분류하고, 상기 지상경계라인으로부터 지정거리의 위치를 해안선으로 확인하고 상기 해안선을 중심으로 지정폭의 범위를 편집이미지에서 경계구간이미지로 분류하고, 상기 경계구간이미지와 지상이미지 사이는 연안이미지로 분류하고, 상기 경계구간이미지의 외곽은 해상이미지로 분류하며, 상기 경계구간이미지는 일정한 변색률로 연안이미지 색상에서 해상이미지 색상으로 변경되도록 편집하여 해안이미지로 생성하는 해안선 보정모듈; 상기 영상이미지 저장장치에서 검색된 영상이미지에서 건물그림자로 지정된 색상 구간을 검출하고, 상기 색상 구간의 총 면적을 그림자전체면적으로 지정하고, 상기 영상이미지의 전체 면적 대비 그림자전체면적의 점유비율을 확인하며, 상기 점유비율이 기준비율을 초과하면 해당 영상이미지를 부정이미지로 지정하는 부정이미지 검출모듈; 사용자가 입력한 GPS값의 건물이미지를 기준대상으로 지정하여 부정이미지에서 검출하고, 상기 기준대상을 포함한 항공이미지를 항공이미지 저장장치에서 검색하며, 상기 기준대상의 건물그림자에서 하기 그림자면적이 가장 작은 건물그림자와 서로 겹치지 않는 기준대상의 건물그림자가 구성된 항공이미지를 부정이미지 검출모듈이 검출한 건물그림자의 위치를 바탕으로 항공이미지 저장장치에서 검색하여 보정대상이미지로 지정하는 검색모듈; 상기 부정이미지와, 상기 검색모듈이 검색한 동일한 지상구역의 항공이미지를 픽셀별 흑백 모드로 변환해서 이미지 색상을 통일시키고, 통일된 이미지 색상을 기반으로 상기 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상과 상기 기준대상의 건물그림자를 식별하며, GPS좌표를 기준으로 상기 부정이미지와 항공이미지를 오버랩하는 이미지 통합모듈; 상기 이미지 통합모듈에 의해 오버랩된 부정이미지와 항공이미지 간의 교차구역이미지를 확인하고, 상기 부정이미지와 항공이미지별 교차구역이미지 중 흑백 모드 상태에서 식별된 기준대상 건물그림자의 그림자면적이 가장 작은 교차구역이미지를 보정대상으로 지정하는 보정대상 선별모듈; 상기 보정대상 선별모듈이 선별한 교차구역이미지 내에 건물그림자에 대응하는 대체이미지를 검색모듈이 검색한 보정대상이미지에서 검출하고, 상기 대체이미지를 해당 교차구역이미지 내에 건물그림자에 대체해서 주변 색상과 일치하도록 보정하며 편집이미지로 지정하는 영상편집모듈;을 갖춘 OS(Operating System) 기반의 영상처리장치를 포함하는 것이다.

Description

해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템{DIGITAL IMAGE ANALYSIS SYSTEM FOR EDITING SEA LEVEL IMAGE}

본 발명은 해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템 에 관한 것이다.

수치지도의 바탕이 되는 영상이미지, 특히 해안 인근 지역에 대한 영상이미지는 지상이미지(Z1; 도 1 참고)와 해상이미지(Z3)가 해안선(L)을 경계로 구획되고, 상기 해안선(L)은 GPS좌표를 기반으로 특정 GPS값이 지정된다. 그런데 해수는 간조와 만조의 변화에 따라 해수면의 높이가 변하면서 해안선(L)의 위치가 변하므로, 영상이미지에 구성된 해안선(L)의 GPS값이 영상이미지의 수집 버전에 따라 차이가 있을 수밖에 없었다.

그런데 영상이미지는 위치에 따라 일정한 규격의 블록으로 분할 생성해서 관리가 이루어지므로, 서로 이웃하는 영상이미지가 동일한 시점에 수집된 것이 아니라면 해안선의 위치가 서로 불일치하여 해안선을 서로 이어 연결하지 못하는 문제가 있었다. 결국, 해안 인근 지역에 대한 영상이미지의 갱신 관리에 제한이 있었다.

한편, 영상이미지는 해상이미지와 지상이미지 등에 상관없이 다양한 촬영 시각과 각도로 수집된 영상이미지들을 이용해 제작하므로, 해상 인근과 내륙 지역에 위치한 건물이미지에는 다양한 건물그림자가 구성되었다. 그런데 건물그림자는 영상이미지 내에 불명확한 구간을 형성시켜서 영상이미지 활용에 제한이 있었다.

따라서 영상이미지를 시각적으로 용이하면서도 정확하게 식별할 수 있는 기술이 시급히 요구되었다.

결국, 종래 영상이미지는 건물그림자에 의한 불명확함으로 인해 사용자에게 불편을 주었고, 영상이미지의 기피 원인이 되었다.

선행기술문헌 1. 특허등록번호 제10-0871139호(2008.12.05 공고)

이에 본 발명은 상기의 문제를 해소하기 위한 것으로, 해안선의 위치와 형태가 모호한 해안이미지가 수집 시점에 상관없이 항상 일정한 위치와 형태의 해안선을 유지하고 영상이미지에 구성된 건물그림자에 의한 불명확한 구간을 제거해서 영상이미지의 시각적 파악이 명확하도록 하기 위한 해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템의 제공을 해결하고자 하는 과제로 한다.

상기의 과제를 달성하기 위하여 본 발명은,

GPS값이 지정되고 해상이미지와 지상이미지와 연안이미지와 해안선의 경계구간이미지가 분류된 지상구역별 해안이미지를 하기 영상편집모듈이 보정한 편집이미지 단위로 저장 및 관리하는 해상이미지 저장장치,

GPS값이 지정되고 건물이미지가 식별된 지상구역별 항공이미지를 건물그림자의 방향에 따라 분류하여 저장 및 관리하는 항공이미지 저장장치,

상기 항공이미지에서 선별된 영상이미지를 버전별로 분류하여 저장 및 관리하는 영상이미지 저장장치, 및

지상의 경계를 따라 설치된 복수의 해안기준점을 기준으로 지상경계라인의 위치를 확인해서 상기 편집이미지에서 지상이미지를 분류하고, 상기 지상경계라인으로부터 지정거리의 위치를 해안선으로 확인하고 상기 해안선을 중심으로 지정폭의 범위를 편집이미지에서 경계구간이미지로 분류하고, 상기 경계구간이미지와 지상이미지 사이는 연안이미지로 분류하고, 상기 경계구간이미지의 외곽은 해상이미지로 분류하며, 상기 경계구간이미지는 일정한 변색률로 연안이미지 색상에서 해상이미지 색상으로 변경되도록 편집하여 해안이미지로 생성하는 해안선 보정모듈; 상기 영상이미지 저장장치에서 검색된 영상이미지에서 건물그림자로 지정된 색상 구간을 검출하고, 상기 색상 구간의 총 면적을 그림자전체면적으로 지정하고, 상기 영상이미지의 전체 면적 대비 그림자전체면적의 점유비율을 확인하며, 상기 점유비율이 기준비율을 초과하면 해당 영상이미지를 부정이미지로 지정하는 부정이미지 검출모듈; 사용자가 입력한 GPS값의 건물이미지를 기준대상으로 지정하여 부정이미지에서 검출하고, 상기 기준대상을 포함한 항공이미지를 항공이미지 저장장치에서 검색하며, 상기 기준대상의 건물그림자에서 하기 그림자면적이 가장 작은 건물그림자와 서로 겹치지 않는 기준대상의 건물그림자가 구성된 항공이미지를 부정이미지 검출모듈이 검출한 건물그림자의 위치를 바탕으로 항공이미지 저장장치에서 검색하여 보정대상이미지로 지정하는 검색모듈; 상기 부정이미지와, 상기 검색모듈이 검색한 동일한 지상구역의 항공이미지를 픽셀별 흑백 모드로 변환해서 이미지 색상을 통일시키고, 통일된 이미지 색상을 기반으로 상기 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상과 해당 건물그림자를 식별하며, GPS좌표를 기준으로 상기 부정이미지와 항공이미지를 오버랩하는 이미지 통합모듈; 상기 이미지 통합모듈에 의해 오버랩된 부정이미지와 항공이미지 간의 교차구역이미지를 확인하고, 상기 부정이미지와 항공이미지별 교차구역이미지 중 흑백 모드 상태에서 식별된 기준대상 건물그림자의 그림자면적이 가장 작은 교차구역이미지를 보정대상으로 지정하는 보정대상 선별모듈; 상기 보정대상 선별모듈이 선별한 교차구역이미지 내에 건물그림자에 대응하는 대체이미지를 검색모듈이 검색한 보정대상이미지에서 검출하고, 상기 대체이미지를 해당 교차구역이미지 내에 건물그림자에 대체해서 주변 색상과 일치하도록 보정하며 편집이미지로 지정하는 영상편집모듈;을 갖춘 OS(Operating System) 기반의 영상처리장치

를 포함하는 해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템이다.

상기의 본 발명은, 해안선의 위치가 모호한 해상이미지에서 해안선이 항상 일정한 위치에 명확히 위치하므로 버전이 다른 영상이미지 간에도 서로 이웃하는 영상이미지를 연결해서 연속성을 유지시키고, 영상이미지에 구성된 건물그림자에 의한 불명확한 구간을 제거해서 영상이미지의 시각적 파악이 명확하도록 하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 해상이미지와 지상이미지와 해안선으로 구성된 영상이미지를 보정한 모습을 보인 이미지이고,
도 2는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 해안선의 경계구간을 지정한 모습을 개략적으로 도시한 도면이고,
도 3은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템의 구성을 도시한 블록도이고,
도 4는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지 대상 영상이미지를 보인 도면이고,
도 5는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템의 동작 프로세스를 순차로 도시한 플로차트이고,
도 6은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템 에서 선별된 부정이미지를 개략적으로 도시한 도면이고,
도 7은 GPS좌표가 설정된 상기 부정이미지를 도시한 도면이고,
도 8은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지와 비교하기 위해 검색한 항공이미지를 개략적으로 도시한 도면이고,
도 9는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 건물그림자를 식별하기 위한 영상처리 형태를 이미지로 보인 도면이고,
도 10은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지와 항공이미지를 오버랩한 모습을 보인 도면이고,
도 11은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 오버랩된 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상의 그림자이미지가 서로 겹치지 않는 예시 이미지를 보인 도면이고,
도 12는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 오버랩된 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상의 그림자이미지가 서로 겹치지 않는 모습을 개략적으로 도시한 도면이고,
도 13은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 기준대상의 그림자이미지를 대체이미지로 대체하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이다.

실시 예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

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

도 1은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 해상이미지와 지상이미지와 해안선으로 구성된 영상이미지를 보정한 모습을 보인 이미지이고, 도 2는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 해안선의 경계구간을 지정한 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템의 구성을 도시한 블록도이고, 도 4는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지 대상 영상이미지를 보인 도면이다.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템은, GPS값이 지정되고 해상이미지(Z3)와 지상이미지(Z1)와 연안이미지(Z2)와 해안선(L)의 경계구간이미지(Z4)가 분류된 지상구역별 해안이미지를 영상편집모듈(45)이 보정한 편집이미지 단위로 저장 및 관리하는 해상이미지 저장장치(50)와, GPS값이 지정되고 건물이미지(B1, B2; 이하 "B"로 통칭)가 식별된 지상구역별 항공이미지(AI1, AI2; 이하 "AI"로 통칭)를 건물그림자(S1, S2; 이하 "S"로 통칭)의 방향에 따라 분류하여 저장 및 관리하는 항공이미지 저장장치(10)와, 항공이미지(AI)에서 영상지도로 선별된 영상이미지를 버전별로 분류하여 저장 및 관리하는 영상이미지 저장장치(20)와, 항공이미지(AI)와 영상이미지와 편집이미지를 영상처리하는 영상처리장치(40)로 구성된다. 참고로, 항공이미지(AI)는 항공 또는 위성 촬영이미지를 GPS 기반의 지상구역별로 편집해서 GPS값을 지정한 이미지이고, 상기 영상이미지는 영상지도 제작을 위해 항공이미지(AI)에서 선별되어 연결 및 조합되는 이미지이고, 상기 편집이미지는 그림자이미지가 삭제된 이미지이다.

해안이미지 저장장치(50)와 항공이미지 저장장치(10)와 영상이미지 저장장치(20)는 각각 DB서버 형태일 수도 있으나, 이외에도 OS(Operating System) 기반의 컴퓨터의 저장장치, 또는 온라인상의 클라우드 등 다양한 저장수단이 적용될 수 있다.

본 발명에 따른 영상처리장치(40)는 영상이미지에 구성된 그림자이미지에 대한 편집 등의 영상처리를 수행하는 장치이며, OS(Operating System) 기반의 컴퓨터에 애플리케이션 형태로 설치될 수 있다. 영상처리장치(40)는 해안선 보정모듈(46)과 부정이미지 검출모듈(41)과 검색모듈(42)과 보정대상 선별모듈(43)과 이미지 통합모듈(44)과 영상편집모듈(45)로 구성된다.

해안선 보정모듈(46)은 영상편집모듈(45)이 생성한 편집이미지에서 지상이미지(Z1)와 경계구간이미지(Z4)와 연안이미지(Z2)와 해상이미지(Z3)를 분류해서 해안이미지로 지정한다. 지상이미지(Z1)는 지상의 경계를 따라 설치된 복수의 해안기준점(미도시함)을 기준으로 지상경계라인(SL)의 위치를 확인해서 상기 편집이미지에서 분류된다. 이를 위해 특정 GPS값을 갖는 복수의 해안기준점이 지상의 경계를 따라 설치되므로, 해안선 보정모듈(46)은 복수의 해안기준점을 연결해서 지상이미지(Z1)를 분류하기 위한 지상경계라인(SL) 형성한다. 경계구간이미지(Z4)는 지상경계라인(SL)으로부터 지정거리의 위치를 해안선(L)으로 확인하고 해안선(L)을 중심으로 지정폭의 범위를 상기 편집이미지에서 분류함으로써 이루어진다. 따라서 해안선(L)은 지상경계라인(SL)와 나란한 형태를 이룬다. 한편, 지상경계라인(SL)의 구간은 해저면이 경사지고 수위의 변화에 따라 해안선(L)의 변화가 빈번하므로 해상에서 보이는 색상이 해상이미지(Z3)와는 차이가 있을 수 있다. 따라서 해안선 보정모듈(46)은 경계구간이미지(Z4)가 일정한 변색률로 연안이미지(Z2) 색상에서 해상이미지(Z3) 색상으로 변경되도록 편집한다. 본 실시 예에서 연안이미지(Z2)의 색상은 회색 계열이고, 해상이미지(Z3)의 색상은 청녹색 계열이므로, 해안선 보정모듈(46)은 일정한 변색률로 경계구간이미지(Z4)의 색상이 회색 계열에서 청녹색 계열로 변경되도록 색상을 편집한다. 해안선 보정모듈(46)은 경계구간이미지(Z4)와 지상이미지(Z1) 사이를 연안이미지(Z2)으로 분류하고, 경계구간이미지(Z4)의 외곽은 해상이미지(Z3)로 분류한다. 참고로, 연안이미지(Z2)는 갯벌 또는 모래사장과 같은 만을 의미한다. 결국, 경계구간이미지(Z4)는 지정된 해안기준점을 기준으로 일정하게 위치하므로, 다른 시각에 수집된 서로 이웃하는 해안이미지도 상호 간의 엇갈림 없이 연결할 수 있다.

부정이미지 검출모듈(41)은, 상기 영상이미지에서 건물그림자(S)로 지정된 색상 구간을 검출하고, 상기 색상 구간의 총 면적을 그림자전체면적을 지정하고, 상기 영상이미지의 전체 면적 대비 그림자전체면적의 점유비율을 확인하며, 상기 점유비율이 기준비율을 초과하면 해당 영상이미지를 부정이미지로 지정하도록 프로그램된 알고리즘이다. 부정이미지 검출모듈(41)은 전술한 프로세스를 통해 영상지도를 이루는 수많은 영상이미지에서 부정이미지를 선별할 수 있다.

검색모듈(42)은, 사용자가 입력한 GPS값의 건물이미지(B)를 기준대상으로 지정하여 부정이미지(UI)에서 검출하고, 상기 기준대상을 포함한 항공이미지(AI)를 항공이미지 저장장치(10)에서 검색하며, 상기 기준대상의 건물그림자(S)에서 하기 그림자면적이 가장 작은 건물그림자(S3; 도 12 참고)와 서로 겹치지 않는 기준대상의 건물그림자(S)가 구성된 항공이미지(AI)를 영상이미지 저장장치(20)에서 검색하여 보정대상이미지(R; 도 13 참고)로 지정하도록 프로그램된 알고리즘이다. 따라서 검색모듈(42)은 사용자의 GPS값 등의 키워드에 상응하는 이미지를 항공이미지 저장장치(10)와 영상이미지 저장장치(20)에서 각각 검색한다. 참고로 검색모듈(42)은 부정이미지 검출모듈(41)이 영상이미지와 항공이미지(AI) 각각의 구간별 색상 분석을 통해 검출한 건물그림자(S, S3)의 위치를 참고해서 해당 건물그림자(S, S3)가 서로 겹치지 않는 항공이미지(AI)를 검색하고 보정대상이미지(R)로 지정한다.

이미지 통합모듈(43)은 부정이미지(UI)와, 검색모듈(42)이 검색한 동일한 지상구역의 항공이미지(AI3 내지 AI6; 도 8 참고)를 픽셀별 흑백 모드로 변환해서 이미지 색상을 통일시키고, 통일된 이미지 색상을 기반으로 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)에서 기준대상과 상기 기준대상의 건물그림자(S)를 식별하며, GPS좌표(GPS; 도 7 참고)를 기준으로 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)를 오버랩하도록 프로그램된 알고리즘이다. 서로 동일한 지상구역의 부정이미지(UI)와 항공이미기(AI3 내지 AI6) 간의 오버랩을 통해 영상이미지 보정에 유리한 항공이미지(AI)를 검출한다. 본 실시 예에서 건물그림자(S) 식별을 위해 항공이미지(AI)의 색상을 흑백 모드로 변환해서 통일하는 것이 바람직하였으나, 이외에도 항공이미지(AI)의 RGB(red, green, blue) 색상을 통일할 수도 있다.

보정대상 선별모듈(44)은 이미지 통합모듈(43)에 의해 오버랩된 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6) 간의 교차구역이미지(CI; 도 12 참고)를 확인하고, 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)별 교차구역이미지(CI) 중 흑백 모드 상태에서 식별된 건물그림자(S, S3)의 그림자면적이 가장 작은 교차구역이미지(CI1; 도 13 참고)를 보정대상으로 지정하도록 프로그램된 알고리즘이다. 상기 보정대상 교차구역이미지(CI1) 지정을 통해 건물그림자(S3)에 대한 보정 범위가 한정되므로, 대체될 대체이미지(RZ)에 해당하는 항공이미지(AI3 내지 AI6) 검색이 유리하다.

영상편집모듈(45)은, 보정대상 선별모듈(44)이 선별한 교차구역이미지(CI1)의 건물그림자(S3)에 대응하는 대체이미지(RZ; 도 13 참고)를 검색모듈(42)이 검색한 보정대상이미지(R)에서 검출하고, 대체이미지(RZ)를 해당 교차구역이미지(CI1)의 건물그림자(S3)에 대체해서 주변 색상과 일치하도록 보정하며, 건물그림자(S3)가 대체이미지(RZ)로 대체된 교차구역이미지(CI1)를 부정이미지(UI)에 병합한다. 결국, 영상지도를 이루는 영상이미지에서 부정이미지(UI)는 대상 구간의 건물그림자가 제거되어서 명확한 영상이미지로 영상이미지 저장장치(20)에 저장 및 갱신된다.

이상 설명한 본 발명에 따른 구성의 영상분석 처리시스템 을 기반으로 부정이미지(UI)에 대한 영상처리 과정을 순차 설명한다.

도 5은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템의 동작 프로세스를 순차로 도시한 플로차트이고, 도 6은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템 에서 선별된 부정이미지를 개략적으로 도시한 도면이고, 도 7은 GPS좌표가 설정된 상기 부정이미지를 도시한 도면이다.

도 1 내지 6을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템 기반 영상이미지 처리 방법은 부정이미지 선별 단계(S10)와 기준대상 지정 단계(S20)와 이미지 색상 조정 단계(S30)와 이미지 통합 단계(S40)와 보정대상 선별 단계(S50)와 건물그림자 편집 단계(S60)와 경계구간 확인 단계(S70)와 해상이미지 보정 단계(S80)로 구성된다. 각 단계별 동작에 대해 영상분석 처리시스템 을 기반으로 설명한다.

S10; 부정이미지 선별 단계

부정이미지 검출모듈(41)은 상기 영상이미지에서 건물그림자(S1, S2)로 지정된 색상으로 도색된 구간을 검출해서 건물그림자(S1, S2)로 분류한다. 일반적으로 건물그림자(B)의 색상은 건물그림자(B) 이외의 색상에 비해 RGB 중 Red의 조성 비율이 상대적으로 낮다. 이러한 특성에 주목해서 부정이미지 검출모듈(41)은 건물그림자(B) 색상의 Red, Green, Blue 비율을 지정하고, 해당 비율을 갖는 영상이미지의 픽셀을 건물그림자(B)의 픽셀로 간주한다.

계속해서, 부정이미지 검출모듈(41)은 건물그림자(S1, S2)의 총 면적을 그림자전체면적으로 지정한다. 건물그림자(S1, S2)의 면적 합산 등은 공지의 면적 연산 알고리즘을 이용해서 무리 없이 확인할 수 있다. 영상이미지에서 건물그림자(S1, S2)의 픽셀로 간주된 구간에는 건물이미지(B1, B2)가 위치할 수 있다. 그러므로 건물그림자(S1, S2)의 구간에서 상기 표시면적을 차감하여 보다 정확한 건물그림자(S1, S2) 범위의 면적을 확인할 수 있다.

이후, 부정이미지 검출모듈(41)은 상기 영상이미지의 전체 면적 대비 그림자전체면적의 점유비율을 확인해서, 상기 점유비율이 기준비율을 초과하면 해당 영상이미지를 부정이미지(UI)로 지정한다. 결국, 영상지도를 이루는 다수의 영상이미지에서 부정이미지(UI)를 자동으로 분류하고 보정을 위한 후속 프로세스를 자동으로 수행할 수 있다.

본 실시 예에서 영상이미지에 해당하는 항공이미지(AI1, AI2)가 도 2의 (a)도면과 (b)도면에 각각 구성된다. 부정이미지 검출모듈(41)은 전술한 알고리즘을 통해 상기 점유비율을 연산하였고, 두 개의 항공이미지(AI1, AI2) 중에서 도 2의 (a)도면의 항공이미지(AI1) 즉, 영상이미지를 부정이미지(UI)로 지정하였다.

S20; 기준대상 지정 단계

사용자는 부정이미지(UI)로 지정된 영상이미지에서 편집이 필요한 부분의 GPS값을 입력하면, 검색모듈(42)은 사용자가 입력한 GPS값의 건물이미지(B)를 기준대상으로 지정하여 도 6와 같이 부정이미지(UI)에서 검출한다. 전술한 바와 같이 영상이미지는 물론 항공이미지(AI)는 도 7과 같이 GPS좌표(GPS)가 설정되고, 건물이미지(B)별로 해당하는 GPS값이 지정된다. 그러므로 검색모듈(42)은 사용자가 입력한 GPS값에 해당하는 영상이미지와 항공이미지(AI)를 해당 저장장치(10, 20, 30)에서 검색한다.

도 8는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지와 비교하기 위해 검색한 항공이미지를 개략적으로 도시한 도면이고, 도 9은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 건물그림자를 식별하기 위한 영상처리 형태를 이미지로 보인 도면이고, 도 10은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지와 항공이미지를 오버랩한 모습을 보인 도면이다.

도 3 내지 도 10를 참조해서 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템 기반의 처리방법을 설명한다.

S30; 이미지 색상 조정 단계

검색모듈(42)은 기준대상이 지정되면, 상기 기준대상을 포함한 항공이미지(AI3 내지 AI6)를 항공이미지 저장장치(10)에서 검색한다.

이미지 통합모듈(43)은 부정이미지(UI)와, 검색모듈(42)이 검색한 동일한 지상구역의 항공이미지(AI3 내지 AI6)를 도 9과 같이 픽셀별 흑백 모드로 변환해서 이미지 색상을 통일시킨다.

부정이미지(UI)는 물론 동일한 지상구역의 항공이미지(AI3 내지 AI6)는 수집 위치와 수집 시기 및 촬영 각도 등에 차이가 있으므로 적용 색상이 모두 다를 수 밖에 없다. 따라서 본 실시 예는 도 9의 (a)도면과 같은 RGB 모드(컬러 모드)의 항공이미지(AI3 내지 AI6)를 도 9의 (b)도면과 같은 흑백 모드로 변환해 통일하고, 건물이미지(B)와 건물그림자(S)의 식별 효율을 높이기 위해 도 9의 (c)도면과 같이 항공이미지(AI3 내지 AI6)의 색상을 반전 처리한다. 결국, 동일한 지상구역의 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)는 구성 픽셀의 색상 통일로 인해 색상에 의한 오차 없이 건물그림자(S)를 정확히 검출하고 편집 가공할 수 있다.

S40; 이미지 통합 단계

이미지 통합모듈(43)은 통일된 이미지 색상을 기반으로 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)에서 기준대상과 상기 기준대상의 건물그림자(S)를 식별한다. 건물그림자(S)를 분류하기 위해 건물그림자(S)로 지정된 색상 여부를 확인하는 전술한 방법과는 달리 이미지 통합모듈(43)은 동일한 지상구역의 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)를 동일한 RGB 형태의 흑백 모드로 통일하므로, 기준대상의 건물이미지(B)와 건물그림자(S)의 검출을 위한 연산 부하를 최소화하고 연산 시간을 줄일 수 있다.

부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)가 흑백 모드로 통일되면 이미지 통합모듈(43)은 GPS좌표(GPS)를 기준으로 도 10와 같이 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)를 오버랩한다.

S50; 보정대상 선별 단계

보정대상 선별모듈(44)은 이미지 통합모듈(43)에 의해 오버랩된 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6) 간의 교차구역이미지(CI)를 확인한다. 여기서 교차구역이미지(CI)는 도 10와 같이 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)가 서로 겹치는 구간의 이미지이다. 교차구역이미지(CI)에는 기준대상의 건물이미지(B)는 물론 기준대상 주변 지물의 건물이미지와, 해당 지물별 건물그림자(S, S3)가 구성된다.

보정대상 선별모듈(44)은 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6)별 교차구역이미지(CI)의 범위 내에 속하는 지물대상 건물그림자(S, S3)의 그림자면적이 가장 작은 교차구역이미지(CI1; 도 13 참고)를 보정대상으로 지정한다. 즉, 부정이미지(UI)와 항공이미지(AI3 내지 AI6) 각각에 속했던 교차구역이미지(CI)들 중에서 지물대상 건물그림자(S, S3)가 가장 작은 건물그림자(S3)를 구성한 교차구역이미지(CI1)를 보정대상으로 지정한다는 것이다.

보정대상 선별모듈(44)은 그림자면적이 가장 작은 지물대상 건물그림자(S3)를 선별해서 해당 건물그림자(S3)의 구간만을 복원할 수 있게 하므로, 이미지 복원 부담을 획기적으로 줄일 수 있음은 물론 복원을 위한 편집에도 영상이미지의 사실감을 유지할 수 있다.

지물대상 건물그림자(S, S3)의 그림자면적이 가장 작은 교차구역이미지(CI1)의 선별 과정은 흑백 모드 상태에서 이루어지므로, 상기 선별 오류를 줄여서 정확성을 높이고, 선별 과정에서 보정대상 선별모듈(44)의 연산 부하를 줄일 수 있다.

도 11은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 오버랩된 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상의 그림자이미지가 서로 겹치지 않는 예시 이미지를 보인 도면이고, 도 12은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 오버랩된 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상의 그림자이미지가 서로 겹치지 않는 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 13는 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 기준대상의 그림자이미지를 대체이미지로 대체하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 13은 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템이 부정이미지의 일 구간을 보정된 교차구역이미지로 대체한 모습을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 3 내지 도 5와 도 11 내지 도 13을 참조해서 본 발명에 따른 영상분석 처리시스템 기반의 처리방법을 설명한다.

S60; 건물그림자 편집 단계

영상편집모듈(45)은, 보정대상 선별모듈(44)이 선별한 교차구역이미지(CI1) 내에 건물그림자(S3, S4)에 대응하는 대체이미지(RZ)를 검색모듈(42)이 검색한 보정대상이미지(R)에서 검출한다. 전술한 바와 같이 보정대상 선별모듈(44)은 교차구역이미지(CI1)에서 기준대상 건물그림자(S3)를 기준으로 교차구역이미지(CI1)를 선별해서 복원이 이루어져야 할 구간을 확인하였으나, 복원을 위한 보정에서는 해당 교차구역이미지(CI1) 내에 모든 건물그림자(S3, S4)를 대상으로 일괄 처리한다. 한편, 영상편집모듈(45)은 검색모듈(42)을 통해 대체이미지(RZ)를 검색한다. 여기서 보정대상이미지(R)는 기준대상의 건물그림자(S, S3)에서 그림자면적이 가장 작은 건물그림자(S3)와 도 11과 같이 서로 겹치지 않는 기준대상의 건물그림자(S)가 구성된 항공이미지(AI)를 의미한다. 또한 대체이미지(RZ)는 보정대상이미지(R)에서 기준대상 건물그림자(S, S3) 중 그림자면적이 가장 작은 건물그림자(S3)의 위치에 속하는 구간의 이미지를 의미한다. 따라서 영상편집모듈(45)은 검색모듈(42)이 검색한 보정대상이미지(R)를 분석해서 해당 교차구역이미지(CI1) 내에 건물그림자(S3, S4)에 대응하는 대체이미지(RZ)를 검출한다.

영상편집모듈(45)은 보정대상이미지(R)에서 검출한 대체이미지(RZ)를 해당 교차구역이미지(CI1) 내에 건물그림자(S3, S4)에 대체해서 주변 색상과 일치하도록 보정한다. 건물그림자(S3, S4)에 대한 대체 편집은 교차구역이미지(CI1)가 바탕을 이루므로, 상기 보정은 대체된 대체이미지(RZ)를 교차구역이미지(CI1)에 맞추는 형태로 이루어진다. 결국, 상기 주변 색상과의 일치를 위해 영상편집모듈(45)은 공지된 바와 같이 대체이미지(RZ)의 색상, 채도, 명도 조정 등을 주변 색상에 맞춘다.

참고로, 도 13와 같이 해당 교차구역이미지(CI1) 내에 건물그림자(S3, S4) 중 일부 건물그림자(S4)의 경우 영상편집모듈(45)은 해당 건물그림자(S4)에 대응하는 대체이미지를 보정대상이미지(R)에서 검출하지 못할 수 있다. 이 경우에 영상편집모듈(45)은 검색모듈(42)을 통해 해당 건물그림자(S4)에 대응하는 보정대상이미지(미도시함)를 항공이미지(AI)에서 재검색하고, 상기 보정대상이미지가 검색되면 이를 분석해서 해당 건물그림자(S4)에 대응하는 대체이미지를 검출하고 전술한 대체 공정을 실행한다. 따라서 보정대상 선별모듈(44)이 선별한 하나의 교차구역이미지(CI1)에 구성된 건물그림자(S3, S4) 각각은 다수의 항공이미지(AI)에 각각 구성된 대체이미지(RZ)로 대체될 수 있다.

도 1 내지 도 3을 참고해 설명한다.

S70; 경계구간 확인 단계

해안선 보정모듈(46)은 영상편집모듈(45)이 생성한 편집이미지에서 지상이미지(Z1)와 경계구간이미지(Z4)와 연안이미지(Z2)와 해상이미지(Z3)를 분류해서 해안이미지로 지정한다. 지상이미지(Z1)는 지상의 경계를 따라 설치된 복수의 해안기준점(미도시함)을 기준으로 지상경계라인(SL)의 위치를 확인해서 상기 편집이미지에서 분류된다. 이를 위해 특정 GPS값을 갖는 복수의 해안기준점이 지상의 경계를 따라 설치되므로, 해안선 보정모듈(46)은 복수의 해안기준점을 연결해서 지상이미지(Z1)를 분류하기 위한 지상경계라인(SL) 형성한다. 경계구간이미지(Z4)는 지상경계라인(SL)으로부터 지정거리의 위치를 해안선(L)으로 확인하고 해안선(L)을 중심으로 지정폭의 범위를 상기 편집이미지에서 분류함으로써 이루어진다. 따라서 해안선(L)은 지상경계라인(SL)와 나란한 형태를 이룬다.

해안선 보정모듈(46)은 경계구간이미지(Z4)와 지상이미지(Z1) 사이를 연안이미지(Z2)으로 분류하고, 경계구간이미지(Z4)의 외곽은 해상이미지(Z3)로 분류한다. 참고로, 연안이미지(Z2)는 갯벌 또는 모래사장과 같은 만을 의미한다. 결국, 경계구간이미지(Z4)는 지정된 해안기준점을 기준으로 일정하게 위치하므로, 다른 시각에 수집된 서로 이웃하는 해안이미지도 상호 간의 엇갈림 없이 연결할 수 있다.

S80; 해상이미지 보정 단계

지상경계라인(SL)의 구간은 해저면이 경사지고 수위의 변화에 따라 해안선(L)의 변화가 빈번하므로 해상에서 보이는 색상이 해상이미지(Z3)와는 차이가 있을 수 있다. 따라서 해안선 보정모듈(46)은 경계구간이미지(Z4)가 일정한 변색률로 연안이미지(Z2) 색상에서 해상이미지(Z3) 색상으로 변경되도록 편집한다. 본 실시 예에서 연안이미지(Z2)의 색상은 회색 계열이고, 해상이미지(Z3)의 색상은 청녹색 계열이므로, 해안선 보정모듈(46)은 일정한 변색률로 경계구간이미지(Z4)의 색상이 회색 계열에서 청녹색 계열로 변경되도록 색상을 편집한다.

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.

AI, AI1 내지 AI6; 항공이미지 B, B1, B2; 건물이미지
CI; CI1; 교차구역이미지 L; 해안선
P; 구획라인 R; 보정대상이미지
RL; 로드레이어 RZ; 대체이미지
S, S1 내지 S4; 건물그림자 SL; 지상경계라인
UI; 부정이미지 Z1; 지상이미지
Z2; 연안이미지 Z3; 해상이미지
Z4; 경계구간잉미지 40; 영상처리장치

Claims (1)

1. GPS값이 지정되고 해상이미지와 지상이미지와 연안이미지와 해안선의 경계구간이미지가 분류된 지상구역별 해안이미지를 영상편집모듈이 보정한 편집이미지 단위로 저장 및 관리하는 해상이미지 저장장치,
   GPS값이 지정되고 건물이미지가 식별된 지상구역별 항공이미지를 건물그림자의 방향에 따라 분류하여 저장 및 관리하는 항공이미지 저장장치,
   영상지도를 제작하기 위해 상기 항공이미지에서 선별한 영상이미지를 버전별로 분류하여 저장 및 관리하는 영상이미지 저장장치, 및
   지상의 경계를 따라 설치된 복수의 해안기준점을 기준으로 지상경계라인의 위치를 확인해서 상기 편집이미지에서 지상이미지를 분류하고, 상기 지상경계라인으로부터 지정거리의 위치를 해안선으로 확인하고 상기 해안선을 중심으로 지정폭의 범위를 편집이미지에서 경계구간이미지로 분류하고, 상기 경계구간이미지와 지상이미지 사이는 연안이미지로 분류하고, 상기 경계구간이미지의 외곽은 해상이미지로 분류하며, 상기 경계구간이미지는 일정한 변색률로 연안이미지 색상에서 해상이미지 색상으로 변경되도록 편집하여 해안이미지로 생성하는 해안선 보정모듈; 상기 영상이미지 저장장치에서 검색된 영상이미지에서 건물그림자로 지정된 색상 구간을 검출하고, 상기 색상 구간의 총 면적을 그림자전체면적으로 지정하고, 상기 영상이미지의 전체 면적 대비 그림자전체면적의 점유비율을 확인하며, 상기 점유비율이 기준비율을 초과하면 해당 영상이미지를 부정이미지로 지정하는 부정이미지 검출모듈; 사용자가 입력한 GPS값의 건물이미지를 기준대상으로 지정하여 부정이미지에서 검출하고, 상기 기준대상을 포함한 항공이미지를 항공이미지 저장장치에서 검색하며, 상기 기준대상의 건물그림자에서 그림자면적이 가장 작은 건물그림자와 서로 겹치지 않는 기준대상의 건물그림자가 구성된 항공이미지를 부정이미지 검출모듈이 검출한 건물그림자의 위치를 바탕으로 항공이미지 저장장치에서 검색하여 보정대상이미지로 지정하는 검색모듈; 상기 부정이미지와, 상기 검색모듈이 검색한 동일한 지상구역의 항공이미지를 픽셀별 흑백 모드로 변환해서 이미지 색상을 통일시키고, 통일된 이미지 색상을 기반으로 상기 부정이미지와 항공이미지에서 기준대상과 상기 기준대상의 건물그림자를 식별하며, GPS좌표를 기준으로 상기 부정이미지와 항공이미지를 오버랩하는 이미지 통합모듈; 상기 이미지 통합모듈에 의해 오버랩된 부정이미지와 항공이미지 간의 교차구역이미지를 확인하고, 상기 부정이미지와 항공이미지별 교차구역이미지 중 흑백 모드 상태에서 식별된 기준대상 건물그림자의 그림자면적이 가장 작은 교차구역이미지를 보정대상으로 지정하는 보정대상 선별모듈; 상기 보정대상 선별모듈이 선별한 교차구역이미지 내에 건물그림자에 대응하는 대체이미지를 검색모듈이 검색한 보정대상이미지에서 검출하고, 상기 교차구역이미지 내에 건물그림자를 대체이미지로 대체하고, 상기 대체이미지를 주변 색상과 일치하도록 보정하면서 편집이미지를 생성하는 영상편집모듈;을 갖춘 OS(Operating System) 기반의 영상처리장치
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 해상이미지 보정과 영상 편집을 위한 디지털 영상분석 처리시스템.

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