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정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법에 있어서, DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 단계; 및 상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터를 통하여 학습된 정보를 이용하여 임의의 DEM 데이터에 텍스쳐 매핑이 가능한 새로운 정사사진 데이터를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 단계는,상기 DEM 데이터로부터 높이, 법선 벡터(normal vector), 지형의 생김새를 추출하는 단계를 포함하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법
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제2항에 있어서,상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 단계는,상기 DEM 데이터로 지형을 생성하였을 때 해당하는 텍셀의 정점을 공유하는 면들의 법선 벡터 합을 통하여 법선 벡터를 획득하고, 상기 법선 벡터로부터 지형의 경사각과 경사 방향을 판단이 가능한것을 특징으로 하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법
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제2항에 있어서,상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 단계는,상기 DEM 데이터로부터 지형의 굴곡을 라플라시안 연산자로 추정함에 있어서, 특정 텍셀에서 계산된 값이 음수일 경우, 계곡이고, 양수일 경우 언덕이나 산봉우리이고, 0이면 평지나 능선으로 추정하는 단계를 포함하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법
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제2항에 있어서,상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 단계는,상기 DEM 데이터로부터 지형의 굴곡을 LoG(Laplacian of Gaussian)을 이용하여 검출함에 있어서, LoG의 커널(kenel)의 크기에 해당하는 영역을 의미하는 타일에 나타나는 굴곡 패턴을 특징으로 추출하고, 상기 특징의 LoG 값이 음수이면 계곡, 양수이면 언덕이나 산봉우리, 0에 가까우면 평탄한 지역으로 추정하는 단계를 포함하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법
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제2항에 있어서, 상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 단계는,상기 정사사진 데이터로부터 RGB color 모델로된 입력영상을 HSL color 모델로 변환함으로써 각 텍셀의 컬러를 색, 채도, 명도 모델로 변환하여 음영과 색상을 분리하는 단계를 포함하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법
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제2항에 있어서,상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터를 통하여 학습된 정보를 이용하여 임의의 DEM 데이터에 텍스쳐 매핑이 가능한 새로운 정사사진 데이터를 생성하는 단계는,베이지안 분류기를 이용하여 상기 DEM 데이터로부터 추출한 특징들로부터 상기 정사사진 데이터의 각 텍셀의 색상을 추정하는 단계를 포함하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 방법
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DEM 데이터 및 정사사진 데이터로부터 특징들을 추출하여 학습시키는 학습부; 및 상기 DEM 데이터 및 정사사진 데이터를 통하여 학습된 정보를 이용하여 임의의 DEM 데이터에 텍스쳐 매핑이 가능한 새로운 정사사진 데이터를 생성하는 생성부를 포함하고, 상기 학습부는, 상기 DEM 데이터로부터 높이, 법선 벡터(normal vector), 지형의 생김새를 추출하는 것을 포함하는 정사사진 텍스쳐의 자동생성 시스템
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