한국항공우주연구원

  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 고부가가치의 정보이다.
  위성영상 취득 시 지구와 탑재체(payload), 센서의 특성에 따라 기하학적 왜곡이 발생하게 되는데, 이로 인하여 지표의 실제 좌표와 맞지 않는 문제점이 있다. 이러한 기하학적 왜곡을 보정하는 것을 영상의 기하보정이라고 하며, 왜곡을 보정하기 위하여 영상 정합(image registration)이라는 과정을 거치게 된다.
  특히, 다중 분광(Multi-spectral) 영상의 정합은 영상 융합, 변화탐지와 같은 원격탐사 응용분야에서 필수적인 과정이다. 기존의 영상 정합기법에서는 영상 전문가가 기준 영상(reference image)과 입력 영상에서 동일한 제어점(control point)을 선택하여 수동적으로 정합하는 방법이 많이 이용되어 왔다. 그러나 이러한 수동적인 방법은 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 영상에서 특징점, 외곽선, 에지 등과 같은 공통적인 특징을 추출하여 정합하는 특징 기반방법(feature-based image registration)이 있다. 두 번째는 영상의 화소값을 이용하는 방법(intensity-based image registration)이 있다.
  의료 영상에서는 주로 화소값 기반 방법이 주로 사용되며, 서로 다른 센서로부터 얻은 영상의 화소값이 많이 차이나는 고해상도의 다중 분광 위성영상에서는 특징 기반 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.