Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography Vol. 35, No. 3, 125-132, 2017
https://doi.org/10.7848/ksgpc.2017.35.3.125
등록오차 분포특성을 이용한 고해상도 위성영상 간 정밀 등록 Fine Registration between Very High Resolution Satellite Images
Using Registration Noise Distribution
한유경1) Han, Youkyung
Abstract
Even after applying an image registration, Very High Resolution (VHR) multi-temporal images acquired from different optical satellite sensors such as IKONOS, QuickBird, and Kompsat-2 show a local misalignment due to dissimilarities in sensor properties and acquisition conditions. As the local misalignment, also referred to as Registration Noise (RN), is likely to have a negative impact on multi-temporal information extraction, detecting and reducing the RN can improve the multi-temporal image processing performance. In this paper, an approach to fine registration between VHR multi-temporal images by considering local distribution of RN is proposed. Since the dominant RN mainly exists along boundaries of objects, we use edge information in high frequency regions to identify it. In order to validate the proposed approach, datasets are built from VHR multi- temporal images acquired by optical satellite sensors. Both qualitative and quantitative assessments confirm the effectiveness of the proposed RN-based fine registration approach compared to the manual registration.
Keywords : Fine Registration, Registration Noise, Very High Resolution Satellite Images, Optical Sensors
초 록
IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센 서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존 재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공 간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하 여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과 와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.
핵심어 : 정밀 등록, 등록오차, 고해상도 위성영상, 광학센서
125 ISSN 1598-4850(Print) ISSN 2288-260X(Online) Original article
Received 2017. 02. 23, Revised 2017. 03. 31, Accepted 2017. 06. 08
1) Member, School of Convergence & Fusion System Engineering, Kyungpook National University (E-mail: [email protected])
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Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 35, No. 3, 125-132, 2017
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1. 서 론
2000년대 들어 고해상도(very-high-resolution, VHR) 광학 센서를 탑재한 다양한 지구관측위성의 발사와 함께 이들로부 터 취득된 고해상도 위성영상의 상업적 이용이 가능해졌다.
세계적인 흐름에 발맞추어 우리나라에서는 고해상도 광학위 성인 KOMPSAT-2호와 KOMPSAT-3호로부터 취득된 영상 을 상용화하고 있다. 관심지역에 대한 고해상도 영상 취득의 최신성 유지 및 반복성에 대한 보완이 가능해지면서, 고해상 도 광학센서로부터 취득된 영상을 활용한 연구가 전 세계적 으로 확장되었다. 이렇듯 고해상도 영상의 가용성이 높아지 고 이와 더불어 영상처리기술이 발달하면서, 다양한 경로로 취득된 고해상도 다중센서 광학영상의 통합 분석 및 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 고해상도의 다중센서자료를 상 호보완적으로 사용할 경우, 영상융합(image fusion), 객체추 출(object extraction), 변화탐지(change detection) 등 다양한 공간정보 분야에서 보다 고품질의 정보를 효과적으로 추출 할 수 있다.
고해상도 다중센서 영상을 이용하여 영상융합이나 객체추 출, 변화탐지 등의 연구를 수행하기 위해서는 이들 간의 등 록(registration)이 선행되어야 한다. 영상 등록은 동일지역 에 대한 다른 시기, 다른 관점, 다른 센서에 의해서 취득된 둘 이상의 영상을 중첩하는 과정을 말한다(Zitova and Flusser, 2003). 좌표가 등록된 영상이라 하더라도 촬영 당시 위성센 서가 갖는 자세나 환경, 지표면 특성 등에 따라서 실제로 다 중시기(multi-temporal) 영상이 갖는 좌표는 정확히 일치하지 않는다. 따라서 이러한 지형적 위치 차이를 최소화하는 영상 간 등록 기술 개발은 고해상도 다중센서 영상 활용에 앞서 반 드시 선행되어야하는 중요한 연구 주제 중의 하나이다. 이러 한 흐름에 따라 고해상도 영상 간 등록을 수행하기 위한 다양 한 연구가 진행되었다(Arevalo and Gonzalez, 2008; Hu et al., 2015; Kim and Kim, 2015; Sedaghat and Ebadi, 2015).
하지만 고해상도 영상 취득 당시의 센서의 자세나 환경의 차이에 의해, 등록을 수행한 후에도 영상 간에는 지역적으 로 지형 불일치(misalignment)가 여전히 존재한다(Han et al., 2015). 등록오차(registration noise)라고 불리는 영상 간 지역 적인 지형 불일치는 고해상도 위성영상을 영상지도 생성, 영 상융합, 변화탐지 등과 같은 다양한 응용분야에 적용하기 위 한 기술의 최신성과 신속성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 데이터 간의 효과적인 통합을 방해하는 요소로 작용한다. 따라서 지역적 지형 불일치를 효과적으로 제거하는 정밀 등록(fine registration) 기법을 개발함으로써, 최종적으로는 변화탐지
등의 응용분야에 대한 고해상도 다중시기 영상 활용의 신속 성 및 정확성을 높이기 위한 연구가 필요하다.
이에 본 연구에서는 이미 대략적으로 등록이 수행된 고해 상도 다중센서 광학영상 간에 지역적으로 존재하는 지형 불 일치를 최소화하기 위한 정밀 등록 방법을 제안한다. 이를 위 해, 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라 서 존재한다는 가정 하에 경계강도(edge magnitude) 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성에 따라 두 영상에서 정합쌍의 위치를 결정한다. 최 종적으로 추출된 정합쌍을 이용하여 대상영상의 좌표를 기 준영상의 좌표로 변환시킨다. 대표적인 고해상도 광학위성인 IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 센서로부터 구성된 실험지 역에 제안 기법을 적용함으로써 그 우수성을 판단한다.
2. 연구 방법
본 제안 기법은 이미 대략적으로 등록이 수행된 고해상도 다중센서 광학영상을 대상으로 하며, 이들 간에 지역적으로 존재하는 등록오차를 최소화하는 것을 목적으로 한다. 즉, 영 상 간의 지배적인 축척이나 회전의 차이는 제거되었고, 지역 적으로 작은 변위량(translation)의 차이만 존재한다고 가정한 다(Wang and Bovik, 2009). 등록오차 분포를 이용한 고해상
Fig. 1. Block scheme of the proposed fine registration approach
