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본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상 간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의RMSE 값을 도출하였다.
In this paper, we propose an automatic image-to-image registration between high resolution multi-sensor images. To do this, TerraSAR-X image was shifted according to the initial translation differences of the x and y directions between images estimated using Mutual Information method. After that, the Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on the similarities of their locations and gradient orientations. For extracting large number of evenly distributed matching points, only one point within each regular grid constructed throughout the image was extracted to the final matching point pair. The model, which combined the piecewise linear function with the global affine transformation, was applied to increase the accuracy of the geometric correction, and the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.
In this paper, we propose an automatic image-to-image registration between high resolution multi-sensor images. To do this, TerraSAR-X image was shifted according to the initial translation differences of the x and y directions between images estimated using Mutual Information method. After that, the Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on the similarities of their locations and gradient orientations. For extracting large number of evenly distributed matching points, only one point within each regular grid constructed throughout the image was extracted to the final matching point pair. The model, which combined the piecewise linear function with the global affine transformation, was applied to increase the accuracy of the geometric correction, and the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.
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참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
|---|---|---|
| 1 | Automatic Registration of High Resolution Satellite Images using Local Properties of Tie Points | 소장 |
| 2 | Registration between High-resolution Optical and SAR Images Using Linear Features | 소장 |
| 3 | An experimental evaluation of non‐rigid registration techniques on Quickbird satellite imagery  |
미소장 |
| 4 | A computational approach to edge detection. |
미소장 |
| 5 | Mutual information-based image registration for remote sensing data |
미소장 |
| 6 | Dare, P. and Dowman, I. (2001), An improved model for automatic feature-based registration of SAR and SPOT images, Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, Vol. 56, No. 1, pp. 13-28. | 미소장 |
| 7 | Piecewise linear mapping functions for image registration |
미소장 |
| 8 | A Robust Technique for Precise Registration of Radar and Optical Satellite Images |
미소장 |
| 9 | Feature-based image registration using the shape context |
미소장 |
| 10 | Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics. |
미소장 |
| 11 | Newton, W., Gurney, C., Sloggett, D. and Dowman, I. (1995), An approach to the automated identification of forests and forest change in remotely sensed images, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 30, No. 3, pp. 607-614. | 미소장 |
| 12 | Orthorectification of VHR optical satellite data exploiting the geometric accuracy of TerraSAR-X data |
미소장 |
| 13 | Mutual-Information-Based Registration of TerraSAR-X and Ikonos Imagery in Urban Areas |
미소장 |
| 14 | Alignment by Maximization of Mutual Information |
미소장 |
| 15 | Image registration methods: a survey |
미소장 |
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