도움말

SURF와 지역적 위상 상관도를 활용한 광학 및 열적외선 영상 간 정합쌍 추출

Matching Points Extraction Between Optical and TIR Images by Using SURF and Local Phase Correlation
한국지형공간정보학회지 제23권 제1호, 2015.3, 81-88 (8 pages)
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 142건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 3%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 영상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

Various satellite sensors having ranges of the visible, infrared, and thermal wavelengths have been launched due to the improvement of hardware technologies of satellite sensors development. According to the development of satellite sensors with various wavelength ranges, the fusion and integration of multisensor images are proceeded. Image matching process is an essential step for the application of multisensor images. Some algorithms, such as SIFT and SURF, have been proposed to co-register satellite images. However, when the existing algorithms are applied to extract matching points between optical and thermal images, high accuracy of co-registration might not be guaranteed because these images have difference spectral and spatial characteristics. In this paper, location of control points in a reference image is extracted by SURF, and then, location of their corresponding pairs is estimated from the correlation of the local similarity. In the case of local similarity, phase correlation method, which is based on fourier transformation, is applied. In the experiments by simulated, Landsat-8, and ASTER datasets, the proposed algorithm could extract reliable matching points compared to the existing SURF-based method.

목차
要旨
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 실험 적용 및 결과
5. 결론
References
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (14)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

  1. Bay, H. , 2008 , Speeded-up robust features , Computer Vision and Image Understanding 110 (3) : 346 ~ 359

  2. Byun, Y. , 2013 , An area-based image fusion scheme for the integration of SAR and optical satellite imagery , IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 6 (5) : 2212 ~ 2220

  3. Dong, J. , 2009 , Advances in multi-sensor data fusion: algorithms and applications , Sensors 9 (10) : 7771 ~ 7784

  4. Fischler, M. , 1981 , Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography , Communications of the ACM 24 (6) : 381 ~ 395

  5. Gwon, H. , 2013 , Electro-optics and infrared image registration using gaussian pyramids , Advanced Science and Technology Letters 29 : 55 ~ 59

  6. Han, Y. , 2012 , Automatic registration of high-resolution images using local properties of features , Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 78 (3) : 211 ~ 221

  7. Han, Y. , 2014 , Parameter optimization for the extraction of matching points between high-resolution multisensor images , IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 52 (9) : 5612 ~ 5621

  8. Klimaszewski, J. , 2013 , Registration of Infrared and visible images based on edge extraction and phase correlation approaches , Image Processing and Communications Challenges 184 : 153 ~ 162

  9. 이영림 , 2014 , 지리공간 웹 서비스 기반의 기준점 자동추출 기법 연구 , 한국지형공간정보학회지 22 (2) : 17 ~ 24

  10. Lowe, D. , 2004 , Distinctive image features from scale-invariant keypoints , International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (21)

한유경 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 3
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
권호 내 다른 논문 (16)

한국지형공간정보학회지 제23권 제1호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (10)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 서울대학교 13
2 인하대학교 12
3 연세대학교 9

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동