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Incremental Bundle Adjustment와 스테레오 영상 정합 기법을 적용한 무인항공기 영상에서의 포인트 클라우드 생성방안 연구 (A Study on Point Cloud Generation Method from UAV Image Using Incremental Bundle Adjustment and Stereo Image Matching Technique)

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최초등록일 2025.07.13 최종저작일 2018.12
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Incremental Bundle Adjustment와 스테레오 영상 정합 기법을 적용한 무인항공기 영상에서의 포인트 클라우드 생성방안 연구
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    • 🛩️ 무인항공기 영상 처리의 최신 기술적 접근 방법 제시
    • 🌆 3D 도시 모델 생성을 위한 실무적 연구 방법론 소개
    • 🔬 포인트 클라우드 추출의 혁신적인 기술적 프로세스 설명

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    서지정보

    · 발행기관 : 대한원격탐사학회
    · 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 34권 / 6호 / 941 ~ 951페이지
    · 저자명 : 이수암, 황윤혁, 김수현

    초록

    3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM 의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

    영어초록

    Utilization and demand of UAV (unmanned aerial vehicle) for the generation of 3D city model are increasing. In this study, we performed an experiment to adjustment position/orientation of UAV with incomplete attitude information and to extract point cloud data. In order to correct the attitude of the UAV, the rotation angle was calculated by using the continuous position information of UAV movements. Based on this, the corrected position/orientation information was obtained by applying IBA (Incremental Bundle Adjustment) based on photogrammetry. Each pair was transformed into an epipolar image, and the MDR (Multi-Dimensional Relaxation) technique was applied to obtain high precision DSM. Each extracted pair is aggregated and output in the form of a single point cloud or DSM. Using the DJI inspire1 and Phantom4 images, we can confirm that the point cloud can be extracted which expresses the railing of the building clearly. In the future, research will be conducted on improving the matching performance and establishing sensor models of oblique images. After that, we will continue the image processing technology for the generation of the 3D city model through the study of the extraction of 3D cloud It should be developed.

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