영상 기하보정Geometric Correction

강원대학교 지구물리학과 이훈열 교수

지구물리정보처리및실습 2004 년 4 월 6 일 화요일

기하보정Geometric Correction

• Geometric Correction: 영상자료에 포함되어있는 기하하적 왜곡을 제거하는 과정

• 기하보정의 필요성 : 센서의 고도 , 자세 , 속도변화 , 지구곡률 , 대기반사에 의한 왜곡현상 발생

• Systematic Distortion: 위성 내부 센서나 궤도 위치정보를 이용하여 보정 가능

• Non-Systematic distortion: GCP 기하보정 필요 .• 지상기준점 (Ground Control Point, GCP): 영상좌표계와 지리좌표계

사이에 대응되는 점 . • GCP 선정 : 영상 화소의 영상 좌표에 지리좌표를 설정하는 과정 .• GCP Geometric Correction: 지상 기준점들을 이용하여 영상을

기하보정하는것 .• 좌표계 및 지도투영법 이해 필요

지구의 모양Shape of the Earth

• 실제지구표면 (Topographic surface): real world

• 지오이드 (Geoid): gravitationally equipotential surface (oceanic surface)

• 지구타원체 (Ellipsoidal Earth Model)

지구타원체 모델Ellipsoidal Earth Model -Datum

Projection: UTMDatum: WGS84

• UTM 투영법은 1947 년 미국의 육군측지부에 의하여 세계를 하나의 통일된 좌표로 표시하기 위한 목적으로 개발된 것으로서 만국 횡멜카톨 격자좌표(Universal Transverse Mercator Grid) 라고 함 .

• Cylinder, Secant, Transverse• 위도 80°S 로부터 84°N 까지 범위를 경도 간격 6°

로 총 60 개의 지대 (Zone) 로 구분하여 평면 직각좌표계로 표현

• 양극지방에서는 UPS (Universal Polar Stereographic) 좌표계를 독립적으로 사용 .

• 좌표지대는 격자망별로 각각의 고유 번호를 부여하였는데 우리 나라의 경우에는 중앙자오선을 123°E, 129°E 를 기준으로 하여 51S, 51T, 52S, 52T 의 4 개의 지대에 전 국토가 표현됨 .

• 현재 UTM 투영법의 좌표변환은 TM 투영법과 동일하나 원점의 축척계수를 0.9996 으로 하여 그 적용범위를 넓힌 것이 다르다 .

• 투영은 중앙자오선과 적도와의 교점을 원점으로 하여 TM 투영에 의하여 상사투영을 실시한다 . UTM 좌표에서 남 · 북 방향의 평면 종좌표 N 은 원점인 적도로부터 계산되며 북반부에서는 0m, 남반부에서는 10,000,000m 를 사용한다 . 또한 , 동서방향의 평면 횡좌표 E 는 중앙자오선에서 원점값을 500,000m 로 한다 .

• http://world.geopia.com/projection.htm• Java Map Projections• Map Projections for Windows NT

Cylinder, Azimuth, Conic

Tangent, Secant

Normal, Transverse

UTM

변환 (Transformation)

• 지상기준점을 이용한 영상좌표계와 지리좌표계간의 변환식

• 왜곡이 심할수록 변환 다항식의 차수 및 최소 지상기준점 개수 증가

• 변환다항식 : Affine, Pseudo Affine, Polynomial, etc.

• Resampling: Nearest Neighbor, Bilinear, Cubic convolution, etc.

Transformation Functions

• Affine Transform: rotating, scaling, shifting

• Pseudo Affine

Transform: + shear

• Polynomial 2nd:+ complex

• Polynomial 3rd: + more complex

필요한 GCP 개수 = ( 다항식 차수 +1)X( 다항식 차수 + 2)/2

f

e

Y

X

dc

ba

y

x

h

g

XY

Y

X

fed

cba

y

x

l

k

Y

XY

X

Y

X

jihgf

edcba

y

x

2

2

Original

rotatingScaling

shifting

shear

More complex

complex

…

Affine Transformation - Examples

Y

X

y

x

10

02

Y

X

y

x

cossin

sincos

Y

X

y

x

20

02

3

2

10

01

Y

X

y

x

f

e

Y

X

dc

ba

y

x

Original

X

Y

Scaling

x

y

Scaling

x

y

Rotating

x

y

Shifting

x

y

mixed

x

y

Resampling• Nearest Neighbor

: 가장 가까운 pixel

• Bilinear Interpolation: 이웃하는 4 개의 영상 pixel 값의

거리에 따른 weighting 합 .

• Cubic Convolution : 이웃하는 16 개의 영상 pixel 값의

거리에 따른 weighting 합 .

4321 )1()1()1)(1(),( PPPPyxP

1P 2P

3P 4P

1

1 P

Landsat-7 영상 분할11

이재훈12

박병규13

김종만21

황윤구22

이주용23

엄성일24

이희원31

안영진32

김준수33

안진태34

박성근35

김동진41

강지혜42

임애리43

박은선44

김진형45

김태영51

김경진52

박신혜53

54