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항공 영상을 정합하는 방법에 있어서,기준 영상 및 대상 영상을 획득하는 단계;상기 대상 영상을 촬영한 객체의 위치 정보를 획득하는 단계;상기 위치 정보를 변화시키며 상기 대상 영상에 대한 복수의 모의 영상(simulated image)을 생성하는 단계;상기 기준 영상의 특징점들 및 상기 모의 영상의 특징점들 중에서, 서로 대응되는 특징점들을 매칭 포인트로 결정하는 단계;상기 매칭 포인트 중에서 인라이어(inlier)에 해당하는 인라이어 포인트를 결정하고, 상기 결정된 인라이어 포인트를 이용하여 상기 모의 영상을 상기 기준 영상에 투영시키는 투영 변환 행렬을 산출하는 단계;상기 복수의 모의 영상 중에서, 상기 인라이어 포인트의 개수가 가장 많은 모의 영상을 결정하는 단계; 및상기 결정된 모의 영상의 상기 투영 변환(projective transform) 행렬을 이용하여, 상기 기준 영상 및 상기 대상 영상을 정합하는 단계;를 포함하고, 상기 인라이어 포인트의 개수가 가장 많은 모의 영상을 결정하는 단계는,상기 모의 영상에 상기 산출된 투영 변환 행렬을 적용하여 투영 영상을 생성하는 단계;상기 투영 영상 및 상기 기준 영상을 비교하여, 상기 모의 영상에 대해 비정상 변환이 수행되었는지 결정하는 단계; 및상기 비정상 변환이 수행된 상기 모의 영상의 인라이어 포인트의 개수를 소정의 값으로 설정하는 단계;를 포함하는, 방법
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제 1항에 있어서,상기 복수의 모의 영상을 생성하는 단계는,상기 객체의 위치를 결정하는 인자인 위도 및 경도를 변화시키며, 상기 대상 영상에 대한 복수의 모의 영상을 생성하는 단계;를 포함하는, 방법
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제 2항에 있어서,상기 인라이어 포인트의 개수가 가장 많은 모의 영상을 결정하는 단계는,제 1 위도 값에 기초하여 경도를 변화시키며 제 1 그룹 모의 영상을 생성하고, 상기 제 1 그룹 모의 영상 중에서 상기 인라이어 포인트 개수가 가장 많은 제 1 모의 영상을 결정하는 단계;상기 제 1 위도 값 보다 더 큰 제 2 위도 값에 기초하여 경도를 변화시키며 제 2 그룹 모의 영상을 생성하고, 상기 제 2 그룹 모의 영상 중에서 상기 인라이어 포인트 개수가 가장 많은 제 2 모의 영상을 결정하는 단계;상기 제 2 위도 값 보다 더 큰 제 3 위도 값에 기초하여 경도를 변화시키며 제 3 그룹 모의 영상을 생성하고, 상기 제 3 그룹 모의 영상 중에서 상기 인라이어 포인트 개수가 가장 많은 제 3 모의 영상을 결정하는 단계;상기 제 2 모의 영상의 인라이어 포인트 개수가, 상기 제 1 모의 영상의 인라이어 포인트 개수 및 상기 제 3 모의 영상의 인라이어 포인트 개수 보다 많은지 판단하는 단계; 및상기 판단 결과에 기초하여, 상기 제 2 모의 영상의 상기 투영 변환 행렬을 이용하여 상기 기준 영상 및 상기 대상 영상을 정합하는 단계;를 포함하는, 방법
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제 1항에 있어서,상기 투영 변환 행렬을 산출하는 단계는,RANSAC(RANdom SAmpling Consensus) 기법을 사용하여 상기 투영 변환 행렬을 산출하는 단계;를 포함하는, 방법
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제 1항에 있어서,상기 복수의 모의 영상을 생성하는 단계는,아핀 변환(affine transform)을 사용하여 상기 대상 영상에 대한 상기 복수의 모의 영상을 생성하는 단계;를 포함하는, 방법
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제 1항에 있어서,상기 서로 대응되는 특징점들을 매칭 포인트로 결정하는 단계는,k-최근접 이웃(k-nearest neighbors) 기법을 사용하여, 상기 서로 대응되는 특징점들을 매칭 포인트로 결정하는 단계;를 포함하는, 방법
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항공 영상을 정합하는 영상 정합 장치에 있어서,기준 영상 및 대상 영상을 수신하고, 상기 대상 영상을 촬영한 객체의 위치 정보를 수신하는 통신부; 및상기 위치 정보를 변화시키며 상기 대상 영상에 대한 복수의 모의 영상(simulated image)을 생성하고, 상기 기준 영상의 특징점들 및 상기 모의 영상의 특징점들 중에서, 서로 대응되는 특징점들을 매칭 포인트로 결정하고, 상기 매칭 포인트 중에서 인라이어(inlier)에 해당하는 인라이어 포인트를 결정하고, 상기 결정된 인라이어 포인트를 이용하여 상기 모의 영상을 상기 기준 영상에 투영시키는 투영 변환 행렬을 산출하고, 상기 복수의 모의 영상 중에서, 상기 인라이어 포인트의 개수가 가장 많은 모의 영상을 결정하며, 상기 결정된 모의 영상의 상기 투영 변환(projective transform) 행렬을 이용하여, 상기 기준 영상 및 상기 대상 영상을 정합하는, 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 모의 영상에 상기 산출된 투영 변환 행렬을 적용하여 투영 영상을 생성하고, 상기 투영 영상 및 상기 기준 영상을 비교하여, 상기 모의 영상에 대해 비정상 변환이 수행되었는지 결정하며, 상기 비정상 변환이 수행된 상기 모의 영상의 인라이어 포인트의 개수를 소정의 값으로 설정하는, 영상 정합 장치
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제 8항에 있어서,상기 프로세서는,상기 객체의 위치를 결정하는 인자인 위도 및 경도를 변화시키며, 상기 대상 영상에 대한 복수의 모의 영상을 생성하는, 영상 정합 장치
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제 9항에 있어서,상기 프로세서는,제 1 위도 값에 기초하여 경도를 변화시키며 제 1 그룹 모의 영상을 생성하고, 상기 제 1 그룹 모의 영상 중에서 상기 인라이어 포인트 개수가 가장 많은 제 1 모의 영상을 결정하고, 상기 제 1 위도 값 보다 더 큰 제 2 위도 값에 기초하여 경도를 변화시키며 제 2 그룹 모의 영상을 생성하고, 상기 제 2 그룹 모의 영상 중에서 상기 인라이어 포인트 개수가 가장 많은 제 2 모의 영상을 결정하고,상기 제 2 위도 값 보다 더 큰 제 3 위도 값에 기초하여 경도를 변화시키며 제 3 그룹 모의 영상을 생성하고, 상기 제 3 그룹 모의 영상 중에서 상기 인라이어 포인트 개수가 가장 많은 제 3 모의 영상을 결정하고,상기 제 2 모의 영상의 인라이어 포인트 개수가, 상기 제 1 모의 영상의 인라이어 포인트 개수 및 상기 제 3 모의 영상의 인라이어 포인트 개수 보다 많은지 판단하며, 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 제 2 모의 영상의 상기 투영 변환 행렬을 이용하여 상기 기준 영상 및 상기 대상 영상을 정합하는, 영상 정합 장치
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제 8항에 있어서,상기 프로세서는,RANSAC(RANdom SAmpling Consensus) 기법을 사용하여 상기 투영 변환 행렬을 산출하는, 영상 정합 장치
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제 8항에 있어서,상기 프로세서는,아핀 변환(affine transform)을 사용하여 상기 대상 영상에 대한 상기 복수의 모의 영상을 생성하는, 영상 정합 장치
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제 8항에 있어서,상기 프로세서는,k-최근접 이웃(k-nearest neighbors) 기법을 사용하여, 상기 서로 대응되는 특징점들을 매칭 포인트로 결정하는, 영상 정합 장치
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제 8항에 있어서,상기 영상 정합 장치는,메모리;를 더 포함하고, 상기 복수의 모의 영상 및 상기 인라이어 포인트 개수는 상기 메모리에 저장되는, 영상 정합 장치
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제 1항 내지 제 2항 및 제 4항 내지 제 7항 중에 적어도 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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