Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography Vol. 32, No. 2, 117-132, 2014
http://dx.doi.org/10.7848/ksgpc.2014.32.2.117
아리랑 2호/3호 영상을 이용한 영상융합 비교 분석
The comparative analysis of image fusion results by using
KOMPSAT-2/3 images
오관영1)
·
정형섭2)·
정남기3)·
이광재4)Oh, Kwan Young · Jung, Hyung Sup · Jeong, Nam Ki · Lee, Kwang Jae
Abstract
This paper had a purpose on analyzing result data from pan-sharpening, which have applied on the KOMPSAT-2 and –3 image. Particularly, the study focused on comparing each relative spectral response functions, which considers to cause color distortions of fused image. Two images from same time and location have been collected by KOMPSAT-2 and -3to apply in the experiment. State-of-the-art algorithms of GIHS, GS1, GSA and GSA-CA were employed for analyzing the results in quantitatively and qualitatively. Following analysis of previous studies, GSA and GSA-CA methods resulted excellent quality in both of KOMPSAT-2/3 results, since they minimize spectral discordances between intensity and PAN image by the linear regression algorithm. It is notable that performances from KOMPSAT-2 and- 3 are not equal under same circumstances because of different spectral characteristics. In fact, KOMPSAT-2 is known as over-injection of low spatial resolution components of blue and green band, are greater than that of the PAN band. KOMPSAT-3, however, has been advanced in most of misperformances and weaknesses comparing from the KOMPSAT-2.
Keywords : Pan-sharpening, KOMPSAT-3, GSA-CA, Relative spectral response function
초 록
본 논문에서는 사용되는 센서의 특성, 특히 밴드 간 분광 응답함수의 차이에 따라 달라질 수 있는 영상융합 기법 의 성능 차이에 대한 상대적 비교 분석을 주된 연구 목적으로 하였다. 이를 위해, CS 기반의 대표적 영상융합 기법 인 GIHS, GS1, GSA, GSA-CA을 선정하였고, 거의 동일 시기/동일 지역을 촬영한 KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용 하였다 . 또한, 융합 영상의 성능 평가는 정량적/정성적 방법을 혼용하여 진행하였다. 분석 결과, KOMPSAT-2/3 영 상 모두에서 GSA 기법과 GSA-CA 기법이 다른 기법들에 비해 상대적으로 우수한 품질을 나타냈다. 이는 다른 위 성영상 및 문헌을 통해 제시된 결과들과 일치하는 것으로, 선형 회귀식을 통해 전정색 영상과 intensity 영상 간 스
펙트럴 불일치를 최소화한 기존 방법론의 효능을 뒷받침하는 것이다. 그러나 동일한 실험 조건을 적용하였을 때,
KOMPSAT-2와 KOMPSAT-3에서 나타내는 융합 성능은 서로 다른 결과를 나타냈다. 이 같은 결과는 두 위성 센 서 내 밴드별 분광응답함수가 서로 다른 것에 기인하는 것으로 판단할 수 있다. KOMPSAT-2의 경우, blue 밴드와 green 밴드의 분광 응답비가 전정색 밴드를 초과하는 것으로 알려져 있으며, 이는 영상 융합 과정에서 과도한 저주 파 요소를 삽입하여, 최종적으로 제작된 융합 영상에서의 색상 왜곡을 유발하는 원인이 되는 것으로 알려져 있다.
반면, KOMPSAT-3에서는 KOMPSAT-2에서 발생되었던 상당부분의 관련 문제들을 보완 하였으며, 결과적으로 동 일한 실험 조건에서도 상대적으로 향상된 융합 결과를 나타냈다.
핵심어 : 영상융합, 아리랑 3호, GSA-CA, 분광응답함수
117 Received 2014. 02. 13, Revised 2014. 03. 17, Accepted 2014. 03. 29
1) Member, Dept. of Geoinformatics, Univ. of Seoul (E-mail:[email protected])
2) Corresponding Author, Member, Dept. of Geoinformatics, Univ. of Seoul(E-mail:[email protected]) 3) Dept. of Geoinformatics, University of Seoul (E-mail:[email protected])
4) Korea Aerospace Research Institute (E-mail:[email protected])
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ISSN 1598-4850(Print)
ISSN 2288-260X(Online)
Original article
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 32, No. 2, 117-132, 2014
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1. 서 론
최근 고해상도 영상지도의 제작, 지형정보의 분석과 같은 양질의 공간정보를 추출하는 기법에 대한 요구가 증대되고 있다. 다양한 공간정보 분야에 원격탐사 자료를 보다 효과적 으로 활용하기 위해서는 높은 공간해상도와 다양한 분광특 성을 가진 위성영상의 획득이 필수적이다. 이미 국내에서는 1 m의 공간해상도의 전정색 영상과 4 m의 공간해상도의 다분 광 영상을 제공하는 KOMPSAT-2를 운용 중에 있으며, 2012 년 0.7 m의 공간해상도를 가지는 전정색 영상과 2.8 m의 공 간해상도를 가지는 다분광 영상을 제공하는 KOMPSAT-3 의 발사에 성공하여, 2013년부터 상용 배포 하고 있다. 공간 해상도가 높은 전정색 영상은 개체 추출 및 판독 등에 용이 하고, 분광해상도가 높은 다분광 영상은 토지피복분류 등 개체의 분광특성 분석에 장점을 가지고 있기 때문에 원격탐 사 분야에 요구되는 이상적인 위성영상은 고해상도의 다분 광 영상이다. 그러나 공간해상도와 분광해상도는 서로 상충 관계에 있어, 위성 영상의 촬영 시점에서 전정색 영상과 같이 높은 공간해상도를 지니는 다분광 영상을 생성하는 것은 기 술적으로 어려운 실정이다(Aiazzi et al., 2002).
이 같은 기술적인 한계를 극복하기 위하여, 공간해상도가 높은 전정색 영상과 분광해상도가 높은 다분광 영상을 수 학적으로 융합하여, 기존 다분광 영상의 공간해상도를 강제 적으로 증가시키는 다양한 형식의 영상융합 기법들이 개발 되었다(Zhang, 2004). 이와 같은 영상융합 기법들은 선형식 을 통해 단순화하여 표현 될 수 있음이 증명되었으며, 이에 따라 대부분의 영상융합 기법은 전정색 영상으로부터 고주 파 영상을 추출하는 방법론의 차이에 따라 CS(Component- Substitution) 기법과 MRA(Multi Resolution Analysis)기반 의 알고리즘으로 이원화 하여 구분 할 수 있다(Aiazzi et al., 2009).
MRA 기반의 기법에서는 고해상 전정색 영상에 저역 필 터 등을 적용하여 저주파 영상을 제작하고, 이를 원 영상 에서 차분하여 고주파 영상을 제작하는 방식을 사용한다 (Vaidyanathan, 1992). 일반적으로 MRA기반의 방법은 고해 상도 전정색 영상에서 직접 추출된 고주파 정보만을 주입하 기 때문에 이론적으로 분광정보의 왜곡이 발생될 가능성이 적다는 장점을 지닌다. 그러나 그 처리속도가 느리고, 영상 축 소 과정이나 필터링 과정 등에서 발생하는 blurring, aliasing 효과 등으로 인하여 공간해상도가 상대적으로 낮아지는 문 제점을 지닌다(Hong and Zhang, 2008; Aiazzi et al., 2006).
CS기반 기법은 기본적으로 IHS (Intensity-Hue-
Saturation) 융합 기법의 원리를 따르고 있다. 하지만 일반적 인 IHS 기법의 경우, RGB 밴드만을 활용하기 때문에 융합 영상에서의 색상왜곡이 상대적으로 매우 크다는 문제점을 지니고 있으며, 이를 해결하기 위해 Tu et al.(2004)는 RGB 밴드 외에 NIR밴드까지 적용할 수 있는 GIHS(Generalized IHS)기법을 제시하였고 Green밴드와 Blue밴드에 가중치를 주는 GIHSF(GIHS Fast)기법을 제시하였다. 이를 기반으로 Choi et al.(2006)는 GIHS 융합 기법에서 색상왜곡과 공간왜 곡이 일어나는 이유를 증명하였으며, 변수의 조정에 의하여 영상내의 색상왜곡과 공간왜곡의 상충적 관계를 증명하였 다. Rahmani et al.(2010)은 edge-adaptive method와 image- adaptive method를 활용하여 공간해상도와 분광해상도를 높인 Adaptive IHS기법을 제안하였다. Choi(2011)는 선형 회 귀분석을 통하여 지역적 변위를 최소화하는 기법을 제안하 였으며, Choi et al.(2011)은 전정색 영상과 다분광 영상의 부 분 치환을 통해 새로운 intensity 영상을 생성하여 융합 영상 의 전역적, 지역적 분광 유사도를 최소화하고자 하였다. 한편, Laben and Brower(2000)는 그램 슈미트 직교화를 기반으로 한 GS(Gram-Schmidt)기법을 제시하였다.
Aiazzi et al.(2007)는 GIHS에서와 같이 다분광 영상의 밴 드 평균을 intensity 영상으로 사용하지만, 다분광 영상과 전 정색 영상 간 회귀 계수를 가중치로 사용하는 GS1(the first GS)기법을 제안하였으며, 사용자가 미리 저주파 영상과 전정 색 영상의 평균 근사치를 입력하여 진행하는 GS2(the second GS)기법 또한 제시하였다. 그 이후, GS1기법의 intensity 영 상을 다분광 영상 밴드의 선형조합으로 계산한 GSA기법을 제안되었으며, 제안된 방식을 통해 분광 왜곡을 상대적으로 최소화할 수 있음을 보였다. 또한 이에 대한 지역적 모델로써 GSA가 지닌 분광 왜곡을 보다 효과적으로 제거하기 위하 여 윈도우 연산 기반의 GSA-CA기법을 제안하였다(Aiazzi et al., 2007).
이러한 CS기반 기법은 우수한 공간해상도를 가지는 융합
영상을 취득할 수 있으나 MRA 기법에 비해 상대적으로 분
광왜곡 발생 가능성이 높다는 문제점을 가진다. 그러나 CS
기반의 영상 융합 기법은 고해상도 전정색 영상의 세부 공간
정보의 특징이 다른 경우에도 고해상 전정색 영상과 유사한
공간 해상력을 유지할 수 있고, 그 처리속도 역시 매우 빠르
기 때문에, 대부분의 사용자들은 실질적 활용에 상대적으로
유리한 CS기반 기법을 선호하고 있으며, 다양한 종류의 원격
탐사 상용소프트웨어에 탑재되어 활발히 이용되고 있다. 이
에 최근 관련 분야에서는 기 개발된 CS기법을 보완하여, 융
합 과정에서 나타나는 분광 정보의 왜곡을 최소화하는 보완
The comparative analysis of image fusion results by using KOMPSAT-2/3 images
119 기술의 개발을 주된 연구 목적으로 하고 있으며, 다양한 접
근 방식을 통한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다(Yao and Han, 2010).
하지만, 모든 영상융합 기법은 고해상 전정색 영상과 고해 상 다분광 영상 간 공간적/분광적 특성이 상당히 유사할 것이 라는 원론적 가정에서 출발하며, 다분광 밴드 또한 서로 간 의 중첩이 없는 이상적인 상태일 때 이론적으로 최상의 융합 영상이 생성 될 것이라는 점을 감안 한다면, 동일한 영상융 합 기법이라도 적용되는 센서에 따라 서로 다른 성능을 나타 낼 수 있다(Tu et al., 2004).
이에 본 논문에서는 사용되는 센서의 특성에 따라 달라 질 수 있는 영상융합 기법의 성능 차이와 최종적인 융합 결 과에 대한 상대적 비교 분석을 주된 연구 목적으로 하였다.
이를 위해, CS 기반의 대표적 영상융합 기법인 GIHS, GS1, GSA, GSA-CA을 선정하였고, 거의 동일 시기/동일 지역을 촬영한 KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용하였다. 이는 시간 적/지역적 특성이 영상 융합 결과의 비교에 미치는 영향을 배제하고, 센서의 특성과 융합기법에 차이만을 변수로 설정 하여, 상호 간 보다 객관적이고 신뢰성 있는 비교 분석을 수 행하기 위함이다. 취득된 영상과 선정된 융합방법을 이용하 여 각각의 융합영상을 제작하였고, 상호 간 정량적/시각적 비 교 평가를 수행하였다. 또한, 전역적/지역적 융합 모델의 특성 을 대조하고, 윈도우 크기에 따른 지역적 융합 모델의 변화와 그에 따른 안정성을 분석하였다. 마지막으로 KOMPSAT-2/3 영상 각각의 제원 특성 및 실험 영상에 기인한 분광/공간 상 관도 분석을 통하여 KOMPSAT-2/3 영상 간 상대적 효용성 을 고찰 하였다.
2. 연구방법
본 연구에서는 사용된 센서의 분광 및 공간 특성에 따라 달라지는 영상융합 기법의 상대적 비교 분석을 주된 목적으 로 하였다. 이를 위해 본 장에서는 일반적인 영상 융합식에 대한 분석 및 CS/MRA 기반의 융합 방법에 대한 비교 분석 과정을 기술하였다. 또한, 본 연구에서 비교 대상으로 선정한 CS 기반 융합 방법의 기본 원리를 고찰하고, 각각의 융합 방 법 간 세부적인 차이를 상술 하였으며, 융합기법 간 성능 차 이 분석을 위한 평가 protocol을 포괄하는 전체적인 연구 흐 름을 제시하였다.
2.1 일반적인 영상 융합 기법
