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그림목차
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칼라
목차
제1장 서론 16
제1절 연구 배경 및 목적 16
제2절 영상 항법 시스템 개요 16
제3절 연구 범위 17
제4절／제3절 연구 보고서의 구성 18
제2장 2차년도까지의 연구 결과 요약 20
제1절 실험 영상 취득 20
1. 카메라 설치와 영상 취득 20
2. 비행 경로 20
제2절 비행 정보를 이용한 상대적 편이의 추출 22
1. 이동 벡터 추출 22
가. 비행계측센서의 정보의 오차 최소화 22
나. Heading 각도에서 yaw 각도로의 변환 22
다. 탐색 영상의 변환 22
라. 영상상에서의 가상적 이동 벡터 23
마. 영상상에서의 실제적 이동 벡터 23
제3절 비행위치 갱신 24
1. 이동 벡터 추출 24
2. 이동 벡터의 기준 좌표축으로의 변환 24
3. 확장 칼만 필터 24
가. 확장 칼만 필터의 구조 25
나. 구현 방법 25
1) 이동 벡터의 필터링 모델 표현 25
다. 칼만 필터의 설계 26
4. 비행위치 추정 결과 26
가. 실험지역 I (해발고도 550~770m의 낮은 고도에서 촬영) 26
나. 실험지역 II (해발고도 1000m의 비교적 안정된 고도에서 촬영) 27
다. 실험 지역 III (해발고도 500m~1600m의 고도변화가 큰 지역에서 촬영) 27
제4절 절대위치 보정［16, 32-34］ 27
제5절 상용 DSP chip 성능 조사 29
제3장 절대위치 보정［16, 32-34］ 32
제1절 연속 항공 영상에서의 스테레오 모델링 32
제2절 스테레오 정합과 REM 생성 32
1. 영역 기반 정합 방법 32
2. REM 생성 34
제3절 REM과 Contour map과의 정합 35
1. 정합 대상 35
가. 고도값만을 이용할 경우 36
나. Contour만을 이용할 경우 36
다. 최고점 혹은 contour를 이용할 경우 36
라. 고도값의 변화 경향과 contour에서 curvature가 큰 부분을 이용할 경우 36
2. 정합 37
가. 최고점 정합［15］ 37
나. 최고점과 최고점 주위의 contour를 이용한 정합［16-20］ 38
다. 최고점이 존재하지 않는 REM에 대한 정합 41
제4절 Scene Matching 43
1. 개요［81］ 43
2. Scene matching을 위한 영상의 전처리 44
가. 영상의 기하학적인 보정［79］ 44
나. 영상의 밝기 및 대조 보정 45
3. Scene matching 방법의 종류 45
가. 불변 모멘트를 이용한 영역 기반 정합［87］ 46
나. 그래디안트 에지 추출 알고리듬을 이용한 특징 기반 정합［80］ 47
1) 에지 추출 및 평활화 47
2) 항공 영상과 SPOT 위성 영상의 정합 알고리듬 50
제4장 오차 분석 52
제1절 개요 52
1. 오차 분석의 필요성 52
2. 오차 요인 52
제2절 성분별 분석 53
1. 가상 이동벡터에 포함된 양자화 오차［91-93］ 53
2. 해발고도, DEM, heading angle, shift vector 등이 오차에 미치는 영향 57
3. 비행자세 정보에 포함된 오차의 영향 61
제3절 항법 오차의 확률밀도함수 64
1. 개요 64
2. 항법 오차의 확률밀도함수 계산［88-90］ 64
3. 확률 밀도 함수의 타당성 검증 69
제5장 실시간 처리 시스템 74
제1절 영상 항법 시스템 소요 추정 계산량 74
1. 개요 74
2. 소요 계산량 74
가. 이동벡터 추출 74
1) 고도 정보에 대한 에러보정 74
2) 영상 회전 75
3) 이동 벡터 추출 75
나. 비행위치갱신 (확장 칼만 필터) 75
다. 절대 위치 보정 75
1) REM 생성 75
2) REM과 DEM 정합 75
3. 하드웨어 구조 76
제2절 다중 프로세서에 의한 실시간 처리 시스템 77
1. 실시간 처리 시스템 77
가. 실시간 처리 시스템의 정의 77
나. 실시간 처리 시스템의 요구조건［46-48］ 77
1) 정시성 77
2) 동시성 78
3) 예측 가능성 78
4) 확실성 78
2. 다중 프로세서에 의한 분산 처리 시스템［49］ 78
3. 다중 프로세서에 의한 실시간 처리 시스템 설계시 문제점［49-50］ 79
가. 기능 분배 79
나. 프로세서 선택 80
다. 프로세서 상호 연결 81
라. 데이타 베이스 구조 81
마. 시스템 제어 81
바. 신뢰성 82
사. 확장성 82
아. 운영체계 82
제3절 DSP chip의 선정 82
1. 선정 기준 82
가. 처리 속도. 82
나. 다중 프로세서 시스템 구성시 구조의 적합성. 83
다. 프로그래밍의 간편성 83
라. 시스템 구성시 하드웨어의 복잡성. 83
2. DSP 성능 비교 83
가. 후보 DSP들의 구조적 특성［51-56］ 83
3. 종합 비교［51-56］ 88
제6장 실험 결과 90
제1절 절대위치 보정 90
1. REM 생성 결과 90
2. 최고점 정합 결과 96
가. 인공 실험 지형에 대한 실험 96
나. 항공 영상에 대한 실험 100
3. 최고점과 주위 contour를 이용하여 정합한 결과 105
가. 정합 결과 (1) 105
나. 정합 결과 (2) 109
4. 최고점이 존재하지 않는 REM에 대한 정합 결과 118
5. Scene Matching 실험 결과 122
가. 불변 모멘트를 이용한 영역 기반 정합 결과 122
1) 실험 조건 122
2) 실험 결과 및 분석 122
나. 에지 추출 알고리듬을 이용한 특징 기반 정합 실험 결과 124
1) 실험 조건 124
2) 실험 결과 및 분석 124
다. 영역 기반 정합 결과와 특징 기반 정합 결과의 비교 127
제2절 오차 분석 127
1. 실험 과정 127
2. 실험 조건 128
3. 실험 결과 129
가. 경로 A 129
나. 경로 B 135
제3절 상용 DSP 성능 조사 141
1. 응용에 따른 벤치마크 시험 (Application specific bench-mark test) 141
제7장 고찰 144
제1절 절대위치 보정 144
제2절 오차 분석 145
제3절 실시간 처리 시스템 146
1. 영상 항법 시스템 146
2. DSP의 선택 146
제8장 결론 148
연구 실적 152
1. 연구수행결과 요약 152
2. 연구실적 요약 153
참고문헌 156
부록 164
1. 연구비 집행내역 164
가. 총괄표 164
나. 세부집행내역 164
초록 165
표 2.1. 주요 DSP 성능 비교［51-56］ 30
표 4.1. 파라메타의 변화에 따른 항법 오차 결과 70
표 5.1. 각 DSP들의 종합 비교표 88
표 6.1. Global한 정합과 두 단계로 나누어 정합한 결과 비교 95
표 6.2. 인공 지형 영상 실험에서의 최고점 정합 104
표 6.3. 항공 영상에서의 최고점 정합 105
표 6.4. 정합된 지역에 대한 위도, 경도 좌표 113
표 6.5. 정합 후 비행체의 실제 위치 (위도, 경도) 113
표 6.6. 정합결과 (1)의 REM에 대한 contour 정보 115
표 6.7. 정합결과 (2)의 REM에 대한 contour 정보 116
표 6.8. 표 6.6의 REM 정합에 대한 결과 116
표 6.9. 표 6.7의 REM 정합에 대한 결과 117
표 6.10. 선택된 threshold값 123
표 6.11. 기준 비행 궤적 128
표 6.12. 각 파라미터에 포합된 잡음 129
표 6.13. DSP chip의 수행시간 비교 142
표 7.1. 선정 기준에 의한 각 chip의 비교 146
그림 1.1. 영상 항법 시스템의 개략도 17
그림 2.1. 비행 궤적 21
그림 2.2. 확장 칼만 필터의 구조 25
그림 3.1. 정합을 두 단계로 나누어 설명한 그림 35
그림 3.2. 2차 함수와 함수형태를 나타내는 index 40
그림 3.3. 사분면과 사분면을 나타내는 index 40
그림 3.4. Index 설명의 예 41
그림 3.5. 절대위치 보정 알고리듬 개략도 43
그림 3.6. Nominal Line-of-Sight에 수직인 평면으로의 영상 투영 45
그림 3.7. g() 함수의 형태 49
그림 4.1. 영상상에서의 상대적 편이 오차 54
그림 4.2. 지상에 투영된 실제 오차 56
그림 4.3. 양자화로 인한 거리 오차의 CDF 57
그림 4.4. 해발 고도 오차에 의한 항법 오차의 변화율 59
그림 4.5. DEM 오차에 의한 항법 오차의 변화율 59
그림 4.6. 이동벡터 오차에 의한 항법 오차의 변화율 60
그림 4.7. Heading 각도 오차에 의한 항법 오차의 변화율 60
그림 4.8. 비행체의 자세에 따른 광축의 변화 61
그림 4.9. 가상 이동 벡터에 해당하는 지상 거리 62
그림 4.10. 자세 정보 오차에 의한 이동 벡터의 오차 변화율 63
그림 4.11. 항법 오차의 분포 (case 1) 71
그림 4.12. 항법 오차의 분포 (case 2) 72
그림 4.13. 항법 오차의 분포 (case 3) 73
그림 5.1. 하드웨어 구성도 76
그림 5.2. 시스템 제어 81
그림 6.1. 실험 영상쌍 90
그림 6.2. 생성된 REM 91
그림 6.3. REM에 해당하는 지도 91
그림 6.4. 실험 영상쌍 92
그림 6.5. 생성된 REM 93
그림 6.6. REM에 해당하는 지도 94
그림 6.7. 실험 영상쌍 96
그림 6.8. 생성된 REM 97
그림 6.9. REM의 최고점 map 98
그림 6.10. Contour map에 밝기를 채운 영상 98
그림 6.11. REM과 정합한 결과 98
그림 6.12. 위 REM에 해당하는 지도 99
그림 6.13. 실험 영상쌍 100
그림 6.14. 생성된 REM 101
그림 6.15. REM에 해당하는 지도 102
그림 6.16. REM에서 찾은 최고점 102
그림 6.17. 항공영상에 대한 contour map (밝기를 채운 영상) 103
그림 6.18. 그림 6.17에서 찾은 최고점 103
그림 6.19. 정합 결과 103
그림 6.20. 실험 영상쌍 105
그림 6.21. 생성된 REM 106
그림 6.22. REM에 해당하는 지도 107
그림 6.23. 정합할 contour와 정보 107
그림 6.24. REM과의 정합에 이용할 contour map 108
그림 6.25. Contour map에서 정합할 영역과 정보 108
그림 6.26. 실험 영상쌍 109
그림 6.27. 생성된 REM 110
그림 6.28. REM에서 정합할 contour와 정보 110
그림 6.29. Contour map 111
그림 6.30. Contour map에서의 후보 영역과 정합할 contour 112
그림 6.31. REM에 해당하는 지도 112
그림 6.32. 실험 영상쌍 118
그림 6.33. 생성된 REM(a) 118
그림 6.33. 생성된 REM(b) 119
그림 6.34. 정합된 점과 실제 위치를 표시한 지도 121
그림 6.35. 항공영상 123
그림 6.36. SPOT 위성 영상 123
그림 6.37. 항공 영상의 정합목표지역 123
그림 6.38. 선택된 최종 정합후보지역 123
그림 6.39. 실험 항공 영상 125
그림 6.40. 실험 SPOT 영상 125
그림 6.41. 그림 6.39를 2.5 배 축소한 영상 125
그림 6.42. 그림 6.41을 65도 반시계 방향으로 회전한 영상 125
그림 6.43. 그림 6.42의 에지 추출 결과 126
그림 6.44. 그림 6.40의 에지 추출 결과 126
그림 6.45. 정합된 부분을 SPOT 에지 영상 위에 표시한 결과 126
그림 6.46. 경로 A (case 1)의 위치 추정 결과 130
그림 6.47. 경로 A (case 2)의 위치 추정 결과 131
그림 6.48. 경로 A (case 3)의 위치 추정 결과 132
그림 6.49. 경로 A에서의 위치 오차 133
그림 6.50. 경로 A에서의 rms 오차 134
그림 6.51. 경로 B (case 1)의 위치 추정 결과 136
그림 6.52. 경로 B (case 2)의 위치 추정 결과 137
그림 6.53. 경로 B (case 3)의 위치 추정 결과 138
그림 6.54. 경로 B의 위치 오차 139
그림 6.55. 경로 B의 rms 오차 140
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