KR20220166689A - 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법에 관한 것으로, 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역에서 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 상기 드론영상데이터에서 복수의 제 1 지상기준점을 검출하되, 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 1 특징점을 검출하는 방식으로 수행하는 단계; 상기 복수의 지상기준점을 기반으로 상기 위성영상데이터에서 복수의 제 2 지상기준점을 검출하되, 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 2 특징점을 검출하는 방식으로 수행하는 단계; 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및 상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있다.
Description
본 발명은, 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법에 관한 것으로, 구체적으로, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법에 관한 것이다.
잘 알려진 바와 같이, 무인항공기(UAV : unmanned aerial vehicle)는 조종사를 태우지 않고, 공기역학적 힘에 의해 부양하여 자율적으로 또는 원격조종으로 비행을 하며, 무기 또는 일반화물을 실을 수 있는 일회용 또는 재사용할 수 있는 동력 비행체로 정의될 수 있는데, 이러한 무인항공기 체계는 드론(drone)으로 지칭되기도 한다.
상술한 바와 같은 드론 기술의 발달에 따라 드론을 이용한 다양한 기술들이 여러 형태로 연구 개발되고 있는데, 드론은 초기에 주로 군사용으로 개발되었지만, 점차 활용 분야가 확대되어 최근에는 시설물 관리, 해안 감시, 환경 감시, 대형 건축물 감시, 산불 감시, 산림 감시, 야간 무인 순찰, 무인 택배 서비스, 농약살포기, 범죄 색출, 범죄 추적, 작전 수행, 익스트림 스포츠 촬영, 지형 모델링, 구조물 모델링 등과 같은 다양한 용도로 사용되고 있으며 드라마, 예능, 관광지 촬영 등에도 사용되고 있다.
한편, 고해상도 위성영상이 촬영 및 제공되고, GIS(geographic information system) 기술의 비약적인 발달로 인하여 다양한 지형정보를 취득하여 이를 체계적으로 관리할 수 있는 여건이 조성되고 있다.
특히, 인공위성 중 IKONOS, QuickBird, SPOT, KOMSAT 등과 같은 고중해상도 광학위성을 통한 지리정보 기반 데이터인 수치지형도 제작 및 영상지도 제작과 능동적 센서를 탑재한 RADARSAT을 이용한 도시지형정보 및 재해정보를 취득하여 도시관리, 각종 건설관리, 자원관리, 환경관리 등에 활용이 급증하고 있다.
또한, 지형공간정보자료를 GIS와 연계시켜 다양한 용도의 정보체계를 구축하는 것이 필요하게 되었고, 중저해상도의 위성영상자료를 이용하여 취득된 각종 정보와 고해상 영상자료와의 통합 및 다중센서 자료들의 통합은 영상정보의 활용성을 다양화시키기 위한 다양한 연구 및 발명이 진행되고 있다.
상술한 바와 같은 드론을 이용하여 촬영된 드론촬영역상과, 위성영상자료 등을 활용하여 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현하는 수치정사영상과 3차원 지도의 제작을 위한 다양한 기법들이 연구 개발되고 있는 실정이다.
본 발명은, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법의 제공을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 각 특징점을 특징점 강도에 따라 필터링한 후에, 각 특징점들에 대응하는 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 정합포인트를 결정함으로써, 드론영상데이터와 위성영상데이터에 대한 영상 정합을 효과적으로 수행할 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법의 제공을 일 목적으로 한다.
한편, 본 발명은, 정합영상에 대한 고도차이에 따른 편위 보정, 영상 좌표에 따른 영상 재배열, 폐색영역의 검출 및 보정을 통해 정사영상을 획득하고, 정사영상에서 접합선 생성을 통해 인접영상을 결합함으로써, 정합영상의 보정을 통해 높은 수준의 정사영상을 획득할 수 있을 뿐만 아니라 이에 대한 3차원 지도를 효과적으로 제작할 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법의 제공을 일 목적으로 한다.
본 발명의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역에서 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 상기 드론영상데이터에서 복수의 제 1 지상기준점을 검출하되, 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 1 특징점을 검출하는 방식으로 수행하는 단계; 상기 복수의 지상기준점을 기반으로 상기 위성영상데이터에서 복수의 제 2 지상기준점을 검출하되, 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 2 특징점을 검출하는 방식으로 수행하는 단계; 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및 상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 각 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 정합포인트를 결정하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 복수의 제 1 특징점 및 복수의 제 2 특징점을 특징점 강도에 따라 필터링하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상을 모델링한 후에, 고도차이에 따른 편위를 보정하고, 영상 좌표에 따라 영상재배열을 수행하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 영상재배열을 수행한 후에, 폐색영역을 검출하여 보정하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정사영상에서 인접영상을 결합하되, 접합선을 생성하고, 상기 생성된 접합선을 이용하여 상기 정사영상을 재단 및 접합하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 포인트 클라우드 형태로 모델링되는 경우 수치표면모델(DSM : digital surface model), 수치표고모델(DEM : digital elevation model) 및 수치지형모델(DTM : digital terrain model) 중에서 선택된 적어도 하나를 이용하여 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법이 제공될 수 있다.
본 발명에 따르면, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 각 특징점을 특징점 강도에 따라 필터링한 후에, 각 특징점들에 대응하는 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 정합포인트를 결정함으로써, 드론영상데이터와 위성영상데이터에 대한 영상 정합을 효과적으로 수행할 수 있다.
한편, 본 발명에 따르면, 정합영상에 대한 고도차이에 따른 편위 보정, 영상 좌표에 따른 영상 재배열, 폐색영역의 검출 및 보정을 통해 정사영상을 획득하고, 정사영상에서 접합선 생성을 통해 인접영상을 결합함으로써, 정합영상의 보정을 통해 높은 수준의 정사영상을 획득할 수 있을 뿐만 아니라 이에 대한 3차원 지도를 효과적으로 제작할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 드론을 이용하여 3차원 지도를 제작하는 과정을 나타낸 플로우차트이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이며,
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 복수의 제 1 지상기준점을 검출하는 것을 설명하기 위한 도면이고,
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며,
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고,
도 9 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따라 정사영상의 보정을 설명하기 위한 도면이며,
도 14 내지 도 16은 본 발명의 실시예에 따라 정사영상의 구축을 설명하기 위한 도면이고,
도 17은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이며,
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 복수의 제 1 지상기준점을 검출하는 것을 설명하기 위한 도면이고,
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며,
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고,
도 9 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따라 정사영상의 보정을 설명하기 위한 도면이며,
도 14 내지 도 16은 본 발명의 실시예에 따라 정사영상의 구축을 설명하기 위한 도면이고,
도 17은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
본 발명의 실시예들에 대한 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 드론을 이용하여 3차원 지도를 제작하는 과정을 나타낸 플로우차트이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이며, 도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 복수의 제 1 지상기준점을 검출하는 것을 설명하기 위한 도면이고, 도 6 및 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며, 도 8은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고, 도 9 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따라 정사영상의 보정을 설명하기 위한 도면이며, 도 14 내지 도 16은 본 발명의 실시예에 따라 정사영상의 구축을 설명하기 위한 도면이고, 도 17은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
도 1 내지 도 17을 참조하면, 드론(10)을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집할 수 있다(단계110).
이러한 드론영상데이터를 수집하는 단계(110)에서는 지도제작영역에서 측량된 지상기준점의 좌표에 따라 드론(10)을 비행시켜 수집할 수 있다.
예를 들면, 드론(10)은 드론 본체에 비행수단, 촬영수단, 무선통신모듈, GPS 수신기, 압력센서, 자이로센서 등을 포함하여 무선 제어에 따라 원하는 지역에 무인으로 비행하고, 그 지역을 촬영하여 드론영상데이터를 무선으로 지도제작을 위한 지도제작장치(30)로 전송할 수 있다. 이러한 지도제작장치(30)는 드론(10)의 무선 제어를 수행하는 제어센터에 구비되거나, 혹은 그 제어센터를 포함하여 구비될 수 있다.
여기에서, 드론 본체에는 드론(10)의 작동 및 제어를 위한 다양한 구성부가 구비될 수 있는데, 추진모터, 프로펠러 등을 포함하는 비행수단을 이용하여 무인 비행하고자 하는 지역을 기 설정된 경로 또는 무선 제어된 경로에 따라 비행할 수 있고, 촬영수단을 이용하여 3차원 지도 제작 작업을 위한 드론영상데이터를 획득할 수 있다.
그리고, 드론(10)은 무선통신모듈을 이용하여 제어센터로부터 송출되는 좌표 신호를 수신할 수 있고, GPS 수신기를 이용하여 위성영상수집장치(20)에 구비된 위성항법시스템(GPS)으로부터 GPS 신호를 수신할 수 있으며, 압력센서를 이용하여 드론 본체의 고도를 검출하기 위해 주변의 기압을 실시간 측정할 수 있고, 자이로센서를 이용하여 드론 본체의 상하 반전을 감지하기 위해 구비될 수 있다.
여기에서, 드론(10)은 위치정보와 관련된 각종 위성정보를 위성영상수집장치(20)의 위성항법시스템(GPS : global positioning system) 및 관성항법시스템(INS : inertial navigation system)을 통해 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 구성을 갖는 드론(10)은 지도제작영역을 무인 비행하기 위해 지상기준점을 측량하여 지상기준점의 좌표를 획득하고, 지도제작영역에서 측량된 지상기준점의 좌표에 따라 비행경로를 결정하며, 결정된 비행경로에 따라 측량된 지상기준점의 좌표를 참조하여 드론(10)을 비행시켜 해당 영역을 촬영한 후, 촬영된 드론영상데이터를 수집할 수 있다.
다음에, 위성영상수집장치(20)에서는 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집할 수 있다(단계120).
이러한 위성영상데이터를 수집하는 단계(120)에서는 위성영상수집장치(20)로서, 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 이용하여 수집할 수 있다.
예를 들면, 위성영상수집장치(20)는 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 포함할 수 있는데, 위성항법시스템(GPS)은 적어도 24개 이상의 GPS 위성으로 이루어지며, GPS 위성들 각각의 고유 신호와 궤도 파라미터를 이용하여 각 GPS 위성의 정밀한 위치를 산출할 수 있고, 드론(10) 또는 지도제작장치(30)에 구비된 GPS 수신기를 이용하여 산출된 GPS 위성들의 각 위치정보와 삼변측량을 통해 드론(10) 또는 지도제작장치(30)의 정확한 위치를 산출할 수 있다.
또한, 관성항법시스템(INS)은 관성센서 역할을 하는 자이로와 가속도계를 포함하여 드론(10)의 회전과 위치 이동을 계산 및 제어하여 원하는 위치로 비행하도록 도와주는 시스템으로, 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 통해 촬영된 고해상도 위성영상데이터를 수신 및 수집할 수 있다.
상술한 바와 같은 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)은 통합시스템으로 하여 위성영상수집장치(20)로 구축될 수 있다.
상술한 바와 같이 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 포함하는 위성영상수집장치(20)에서 제공되는 각종 위성정보들은 드론(10) 및 지도제작장치(30)로 제공될 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 측량된 복수의 지상기준점을 기준으로 드론영상데이터에서 복수의 제 1 지상기준점을 검출할 수 있다(단계130).
이러한 복수의 제 1 지상기준점을 검출하는 단계(130)에서는 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 1 특징점을 검출하는 방식으로 수행할 수 있는데, 아래의 수학식 1에 나타낸 바와 같은 헤시안 행렬(Hessian matrix)을 이용하여 특징점을 검출할 수 있다.
상기 수학식 1은 영상의 각 점 
에서 스케일(scale) σ에서의 헤시안 행렬을 의미하며, 
는 영상의 각 점에서 가우스 2차 미분 
과 영상과의 컨벌루션(convolution)이고, 
과 
도 유사하게 동작할 수 있다.
그리고, 2차 가우스 미분은 도 3에 도시한 바와 같이 공간필터(즉, y방향과 xy방향의 가우스 2차 편미분 필터)로 나타낼 수 있으며, 고속 처리를 위해 도 4에 도시한 바와 같이 근사화(즉, 단순화)하여 적분영상을 이용하여 계산할 수 있다.
상술한 바와 같은 헤시안 행렬의 결정자는 다음의 수학식 2와 같이 산출될 수 있으며, 산출된 값을 기 설정된 임계값과 비교한 후, 산출된 값이 기 설정된 임계값을 초과할 경우 특징점 후보로 검출할 수 있다.
그리고, 추출된 특징점들은 특징벡터로 표현될 수 있는데, 특징서술자인 SIFT(scale invariant feature transform)를 이용하여 특징점들을 각각 특징벡터로 표현할 수 있다.
즉, 도 5에 도시한 바와 같이 특징점 주변에 대해 영상의 기울기(gradient)의 크기와 방향을 구할 수 있고, 방향 불변 특징을 획득하기 위해 서술자의 좌표와 기울기 방향들은 특징점의 방향에 대해 상대적인 회전을 구할 수 있으며, 이들을 4개의 영역으로 구분한 후 방향 히스토그램에 따라 누적시켜 방향 히스토그램을 구할 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 복수의 지상기준점을 기준으로 위성영상데이터에서 복수의 제 2 지상기준점을 검출할 수 있다(단계140),
이러한 복수의 제 2 지상기준점을 검출하는 단계(140)에서는 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 2 특징점을 검출하는 방식으로 수행할 수 있는데, 헤시안 행렬을 이용한 특징점의 검출, 특징점들에 대한 특징벡터 표현 등의 과정은 상기 130 단계와 유사하므로 그 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행할 수 있다(단계150).
이러한 영상 정합을 수행하는 단계(150)에서는 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 각 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 정합포인트를 결정할 수 있는데, 복수의 제 1 지상기준점에 대응하는 복수의 제 1 특징점과 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 복수의 제 2 특징점의 정합을 통해 영상 정합을 수행할 수 있다.
여기에서, 복수의 제 1 특징점에 대응하는 각 특징벡터들과 복수의 제 2 특징점에 대응하는 각 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 특징점은 최인접특징점(nearest neighbor)을 의미하며, 복수의 제 1 특징점 및 복수의 제 2 특징점을 서로 비교하여 서로 대응되는 최인접특징점들을 검출할 수 있다.
상술한 바와 같이 검출된 최인접특징점들에 대해 최소 자승법을 이용하여 다음의 수학식 3과 같은 투영변환행렬(perspective transformation matrix)을 이용하여 정합파라미터(a, b, c, d, e, f, g, h)를 구할 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 통해 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점의 정합과 함께 드론영상데이터 및 위성영상데이터의 영상 정합을 수행할 수 있다.
한편, 영상 정합을 수행하는 단계(150)에서는 복수의 제 1 특징점 및 복수의 제 2 특징점을 특징점 강도에 따라 필터링할 수 있는데, 복수의 제 1 특징점과 복수의 제 2 특징점의 정합에서 특징점들의 수가 많으면 많을수록 특징점들의 정합에 소요되는 처리시간이 증가하기 때문에, 특징점 강도를 산출하여 강도가 기 설정된 기준값보다 낮은 경우 필터링하여 제거할 수 있다.
여기에서, 특징점 강도는 아래의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
그리고, 
는 영상의 각 점 x에서 상기 수학식 2의 값을 영상에서 상기 수학식 2의 최대값으로 나눈 값으로 아래의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
또한, 
는 도 6에 도시한 바와 같은 가우스 분포함수로서 도 7에 도시한 바와 같은 가우스필터로 사용될 수 있으며, 각 특징점에 적용하여 주변의 특징접들의 수가 많으면 많을수록 큰 값을 나타낼 수 있고, 아래의 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
한편, 
는 아래의 수학식 7로 하여 부여될 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 통해 특징점들 중에서 특징점 강도(S)가 기 설정된 기준값보다 작을 경우 필터링하여 제거할 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작할 수 있다(단계160).
이러한 3차원 지도를 제작하는 단계(160)에서는 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링될 수 있는데, 포인트 클라우드 형태로 모델링되는 경우 수치표면모델(DSM : digital surface model), 수치표고모델(DEM : digital elevation model) 및 수치지형모델(DTM : digital terrain model) 중에서 선택된 적어도 하나를 이용하여 모델링될 수 있다.
여기에서, 수치표면모델(DSM)은 수목, 건물 등의 인공지물을 모두 포함하는 지표면 정보로서, 항공 LiDAR(light detection and ranging) 시스템을 이용하여 변하는 표고(elevation)값으로 채워진 포인트 클라우드(point cloud)의 집합체를 도출할 수 있다. 여기에서, 건물 지붕, 수목 상부, 전력선 및 다른 형상 표고도 포함할 있다.
그리고, 수치표고모델(DEM)은 수목 등과 같은 자연지물과 건물 등의 인공지물을 포함하지 않는 지표면 자료로서, 아무것도 안 덮인 지표면의 표면을 X, Y의 함수로 표현한 것으로, 지형을 일정한 크기의 격자로 나누어 표고갑을 격자형으로 표현한 래스터 방식(raster)과, 불규칙삼각망으로 나누어 지표면을 표현한 TIN(triangular irregular network) 방식이 있는데, 다리와 도로 같은 지표면이 아닌 점들을 제거하여 부드러운 수치표고모델을 획득할 수 있다.
또한, 수치지형모델(DTM)은 정당한 밀도로 분포하는 지점들의 위치 및 표고의 수치 정보로서, 아무것도 안 덮인 지표지형의 선형특징(linear features)을 포함하며, 스테레오 사진 측량을 통해 획득할 수 있고, 일정 간격의 점분포와 등고선으로부터 보간법을 통해 수치표고모델을 도출할 수 있다.
한편, 정합영상이 메시 형태로 모델링될 경우 정합영상의 이미지로부터 깊이 정보를 계산하고, 계산된 깊이 정보를 기초로 지도제작영역의 메시(mesh) 이미지를 형성할 수 있으며, 드론영상데이터를 기초로 생성된 텍스처를 영상좌표에 따라 재배열하여 지도제작영역의 메시 이미지에 매핑시키는 방식으로 정사영상을 구축할 수 있다.
상술한 바와 같은 3차원 지도를 제작하는 단계(160)에서는 정합영상을 모델링한 후에, 고도차이에 따른 편위를 보정하고, 영상 좌표에 따라 영상재배열을 수행할 수 있다.
예를 들면, 정합영상에 대한 전처리를 수행하여 건물과 순수지표면을 분류하고, 분류된 건물포인트를 이용하여 3차원 건물벡터를 추출하여 수치건물모델(DBM : digital building model)을 생성하고, 순수지표면을 이용하여 1*1 격자의 수치표고모델(DEM)을 생성한 후에, 병합하여 정합영상에 대한 지도제작영역의 수치표면모델(DSM)을 도 8에 도시한 바와 같이 생성할 수 있다.
그리고, 생성된 수치표면모델(DSM)에 대한 고도차이에 따른 편위 보정, 영상재배열 등의 기하학적인 보정을 수행할 수 있는데, 대상물의 높이에 따라 발생되는 기복변위를 보정하는 수치미분편위수정은 직접법과 간접법이 있으며, 간접법의 경우 영상의 광선이 수치지형모델상에 재투영되는 영상재배열 과정을 통해 수행되기 때문에 영상재배열 보간법 및 화소 간격에 따라 수치표면모델(DSM)을 보정하여 정사영상을 구축할 수 있다.
여기에서, 영상재배열 보간법은 공일차보간법법 등을 이용하여 영상재배열 화소 간격을 2화소 간격 또는 4화소 간격으로 정사영상을 생성할 수 있다.
상술한 바와 같이 대상물의 높이에 따라 발생하는 기복변위를 보정하는 편위수정과정은 지형모델 정확도와 영상재배열 보간법 및 화소 간격에 따라 좌우되는데, 정사영상의 수평위치오차는 보간법보다 화소 간격에 영향이 크게 나타날 수 있고, 영상재배열은 도 9에 도시한 바와 같이 수치미분편위수정을 통해 보정된 화소의 위치를 재배열함으로써, 정사영상을 구축할 수 있다.
다음에, 3차원 지도를 제작하는 단계(160)에서는 영상재배열을 수행한 후에, 폐색영역(이중잔상영역, occlusion area)을 검출하여 보정할 수 있다.
예를 들면, 정사영상을 생성하기 위한 수치미분편위수정 과정에서 기복변위에 의해 왜곡된 구조물의 영상이 나타나는 이중 도면화 영역을 폐색영역이라고 하는데, 도 10에 도시한 바와 같이 영상은 투영중심으로 획득되기 때문에, 지형에 경사와 기복이 있고, 주점에서 거리가 멀어질수록 대상물의 비고가 높을수록 폐색영역의 범위가 커지게 되는 특성이 있기 때문에, 폐색영역 검출 및 보정 등의 방사학적 보정을 수행할 수 있다.
여기에서, 폐색영역은 태양에 의한 어떤 물체의 그림자영역으로 어떤 시점에서는 보이지 않은 영역으로 정의할 수 있고, 도 9에 도시한 바와 같이 건물의 폐색영역은 점 P0, P1, P2, P3, P4, P'0, P'1, P'2, P'3, P'4로 이루어진 영역이며, P'i는 기복변위와 투영중심을 이용하여 계산할 수 있다.
즉, 수치표면모델(DSM)으로 건물의 각 꼭지점인 P0, P1, P2, P3, P4와 투영중심을 잇는 직선방정식을 구성하고, 직선의 기울기가 최대 및 최소가 되는 꼭지점을 결정하여 꼭지점의 시작점과 끝점을 결정할 수 있는데, 각 꼭지점의 기복변위량을 계산하고, 기복변위량에 따라 새로운 꼭지점인 P'0, P'1, P'2, P'3, P'4를 결정한 후에, 건물의 각 꼭지점인 P0, P1, P2, P3, P4와 새로운 꼭지점인 P'0, P'1, P'2, P'3, P'4를 서로 각각 연결하여 폴리곤을 형성함으로써, 도 11 및 도 12에 도시한 바와 같이 편위수정된 정사사진영상에서 폐색영역을 설정(검출)할 수 있다.
상술한 바와 같이 폐색영역이 검출될 경우 해당 영역에 대한 보정을 수행할 수 있는데, 검출된 폐색영역의 화소 밝기값 또는 칼라값을 조정하여 단색으로 표현하는 기법, 검출된 폐색영역의 영역만큼의 영상을 인접하는 정사영상으로부터 절취하여 원영상에 접합하는 기법 등을 이용하여 폐색영역을 보정할 수 있으며, 이에 따라 도 13에 도시한 바와 같은 정사영상을 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 고도차이에 따른 편위 보정, 영상 좌표에 따른 재배열, 폐색영역 검출 및 보정 등은 필요에 따라 선택하여 수행하거나, 혹은 전체 과정을 모두 수행할 수 있음은 물론이다.
다음에, 3차원 지도를 제작하는 단계(160)에서는 정사영상에서 인접영상을 결합하되, 접합선을 생성하고, 생성된 접합선을 이용하여 정사영상을 재단 및 접합할 수 있는데, 인접하는 정사영상을 결합하여 하나의 큰 정사영상을 제작할 수 있고, 이를 이용하여 3차원 지도 제작을 수행할 수 있다. 여기에서, 인접하는 정사영상을 결합하는 과정에서 접합경계에 인접영상 간의 밝기값 및 칼라값, 지형지물의 영향 등으로 이질감이 존재할 수 있는데, 이에 대한 보정을 수행해야만 한다.
예를 들면, 먼저 정사영상의 칼라 명도를 밸런싱(balancing)하기 위한 방사적 영상 처리 작업인 도징(dodging) 처리를 수행한 후에, 각 정사영상에 대한 접합선을 생성할 수 있다. 이러한 접합선 생성은 소규모 지역, 대규모 지역, 고해상도 영상, 저해상도 영상 등의 조건에 따라 영상 매칭 기법을 이용한 자동 생성과 수동 생성을 포함할 수 있다.
여기에서, 수동 생성을 수행하는 이유는 건물이나 교량의 기울림으로 인하여 접합 영상간의 이질감과 불부합이 발생하기 때문인데, 상술한 바와 같은 고도차이에 따른 편위 보정, 영상 좌표에 따른 재배열, 폐색영역 검출 및 보정 등을 통해 생성된 정사영상의 경우 건물, 교량 등의 기복변위가 제거되어 자동으로 접합선을 생성하여 영상 접합을 수행하더라도 이질감이나 불부합의 문제가 해결될 수 있다.
그리고, 정사영상의 칼라매칭을 수행할 수 있는데, 큰 정사영상을 생성하기 위해 기준 정사영상으로부터 인접 정사영상에 대한 화소의 밝기값 및 칼라값을 조정을 수행할 수 있는데, 접합선의 생성 전에 상술한 바와 같은 도징 처리를 수행하고, 접합선을 이용하여 정사영상을 재단 및 접합할 경우 기준 정사영상과 인접된 정사영상의 색조를 조정하는 톤매칭(tone matching) 처리를 수행할 수 있다.
예를 들면, 도 14에 도시한 바와 같이 각각의 정사사진에 대한 접합선을 각각 생성하고, 도 15에 도시한 바와 같이 인접 정사영상에서 불일치하는 도로, 철도, 하천, 능선 등을 일치시키는 접합선 처리를 수행한 후에, 기준 정사영상으로부터 인접 정사영상에 대한 화소의 밝기값(칼라값)을 조정하여 도 16과 같은 복수의 정사영상이 접합된 큰 정사영상을 획득할 수 있으며, 이러한 과정을 통해 도 8에 도시한 바와 같은 수치표면모델(DSM)에 대응하는 정사영상을 도 17에 도시한 바와 같이 구축할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따르면, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 각 특징점을 특징점 강도에 따라 필터링한 후에, 각 특징점들에 대응하는 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 정합포인트를 결정함으로써, 드론영상데이터와 위성영상데이터에 대한 영상 정합을 효과적으로 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따르면, 정합영상에 대한 고도차이에 따른 편위 보정, 영상 좌표에 따른 영상 재배열, 폐색영역의 검출 및 보정을 통해 정사영상을 획득하고, 정사영상에서 접합선 생성을 통해 인접영상을 결합함으로써, 정합영상의 보정을 통해 높은 수준의 정사영상을 획득할 수 있을 뿐만 아니라 이에 대한 3차원 지도를 효과적으로 제작할 수 있다.
이상의 설명에서는 본 발명의 다양한 실시예들을 제시하여 설명하였으나 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다.
10 : 드론
20 : 위성영상수집장치
30 : 지도제작장치
20 : 위성영상수집장치
30 : 지도제작장치
Claims (8)
- 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계;
상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계;
상기 지도제작영역에서 측량된 복수의 지상기준점을 기반으로 상기 드론영상데이터에서 복수의 제 1 지상기준점을 검출하되, 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 1 특징점을 검출하는 방식으로 수행하는 단계;
상기 복수의 지상기준점을 기반으로 상기 위성영상데이터에서 복수의 제 2 지상기준점을 검출하되, 크기변화, 회전 및 이동에 불변하는 복수의 제 2 특징점을 검출하는 방식으로 수행하는 단계;
상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및
상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점에 대응하는 각 특징벡터들의 유클리드 거리가 최소인 정합포인트를 결정하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 2에 있어서,
상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 복수의 제 1 특징점 및 복수의 제 2 특징점을 특징점 강도에 따라 필터링하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 3에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상을 모델링한 후에, 고도차이에 따른 편위를 보정하고, 영상 좌표에 따라 영상재배열을 수행하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 4에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 영상재배열을 수행한 후에, 폐색영역을 검출하여 보정하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 5에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정사영상에서 인접영상을 결합하되, 접합선을 생성하고, 상기 생성된 접합선을 이용하여 상기 정사영상을 재단 및 접합하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 7에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 포인트 클라우드 형태로 모델링되는 경우 수치표면모델(DSM : digital surface model), 수치표고모델(DEM : digital elevation model) 및 수치지형모델(DTM : digital terrain model) 중에서 선택된 적어도 하나를 이용하여 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
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|---|---|
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