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위성정보활용을  위한  고해상도  영상  정합

작성

한국항공우주연구원 이익현 선임연구원

:

(

)

고해상도의  위성정보는  건물 도로  정보  구축  등의  각종  시설물과  기간산업의  관리 

/

및  운영  계획의  수립 도시계획  및  국가  관리  정책  수립  등의  국가  인프라  구축에  있어 

, 

중요성을  지닌다 또한  국내 외  영상정보  활용과  수출증대에도  큰  기여를  할  수  있는  고

. 

·

부가가치의  정보이다. 

위성영상  취득  시  지구와  탑재체

센서의  특성에  따라  기하학적  왜곡이 

(payload), 

발생하게  되는데 이로  인하여  지표의  실제  좌표와  맞지  않는  문제점이  있다 이러한 

, 

. 

기하학적  왜곡을  보정하는  것을  영상의  기하보정이라고  하며

왜곡을  보정하기  위하

, 

여  영상  정합

이라는  과정을  거치게  된다

(image  registration)

. 

특히

다중  분광

영상의  정합은  영상  융합

변화탐지와  같은  원격

, 

(Multi-spectral) 

, 

탐사  응용분야에서  필수적인  과정이다

기존의  영상  정합기법에서는  영상  전문가가 

. 

기준  영상

과  입력  영상에서  동일한  제어점

을  선택

(reference  image)

(control  point)

하여  수동적으로  정합하는  방법이  많이  이용되어  왔다 그러나  이러한  수동적인  방법

. 

은  반복적인  작업으로  인해  제어점의  정확도에  한계가  있다 또한  처리  시간이  오래 

. 

걸려  처리해야  할  영상  정보의  양이  많아지면  적용하기  어려운  문제점이  있다.   

영상  정합은  크게  두  가지  범주로  나눌  수  있다 첫  번째는  기준  영상과  입력  영상

. 

에서  특징점 외곽선 에지  등과  같은  공통적인  특징을  추출하여  정합하는  특징  기반

, 

, 

방법

이  있다

두  번째는  영상의  화소값을  이용하

(feature-based  image  registration)

. 

는  방법

이  있다

(intensity-based  image  registration)

. 

의료  영상에서는  주로  화소값  기반  방법이  주로  사용되며

서로  다른  센서로부터 

, 

얻은  영상의  화소값이  많이  차이나는  고해상도의  다중  분광  위성영상에서는  특징  기

반  방법을  주로  사용된다.   

이 글은 아래 논문을 참조하여 작성하였습니다.

※

B. Zitova, J. Flusser, “Image registration methods: A survey”, Image and Vision Computing, vol. 21,

pp. 977-1000, 2003.