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원본 이미지로부터의 멀티스펙트럼(MS: MultiSpectral) 이미지와 팬 크로마틱(PAN) 이미지를 유도 필터 GF(Guided Filter)를 통해 고주파 성분 HFC(High Frequency Component)와 저주파 성분 LFC(Low Frequency Component)로 분해하고, 상기 HFC를 기초로 초기 상세 맵을 획득하는 제1 단계;유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지에서 스펙트럼 정보를 추출하고, 추출된 스펙트럼 정보로 상기 초기 상세 맵의 스펙트럼 정보를 향상시켜 상세 맵을 획득하는 제2 단계; 및스펙트럼 정보가 강화된 상기 상세 맵에 적응 계수를 적용하여 적응적으로 개선하고 고해상도 멀티센서 이미지를 획득하는 제3 단계를 포함하고,상기 제1 단계는,원본 이미지로부터 MS 이미지와 PAN 이미지를 준비하는 제1-1 단계;유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지와 PAN 이미지를 고주파 성분 HFC(High Frequency Component)와 저주파 성분 LFC(Low Frequency Component)로 분해하는 제1-2 단계; 및상기 PAN 이미지에서 고주파 성분의 명도 대역을 감산하여 초기 상세 맵을 획득하는 제1-3 단계를 포함하며,상기 제2 단계는,유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지로부터 스펙트럼 정보를 추출하는 제2-1 단계; 및추출된 상기 스펙트럼 정보를 상기 초기 상세 맵에 병합하여 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 획득하는 제2-2 단계를 포함하고,상기 제2 단계는,필터링된 MS 이미지와 원본 MS 이미지에 대한 잔차(residuals)를 하기 [수학식 14]에 따라 산출하고, 상기 초기 상세 맵에 상기 잔차를 적용하여 하기 [수학식 15]에 따라 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 추출하는 단계를 포함하며,[수학식 14][수학식 15]여기서, Res1 및 Res2는 2 레벨의 잔차를 나타내고, MSHO1 및 MSHO2는 2 레벨로 필터링된 MSH 이미지를 나타내며, r2 및 ε2는 반경 및 레귤레이션 팩터를 나타내며, Dehcd는 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 나타내는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제1-3 단계는,상기 MS 이미지와 상기 PAN 이미지에서 저주파 성분 LFC를 제거하여 MS 이미지와 PAN 이미지의 고주파 성분 HFC를 추출하는 단계;상기 MS 이미지의 고주파 성분 HFC에 AIHS 기법에 따른 적응 계수를 반영하여 고주파 명도 성분 IH을 추출하는 단계; 및상기 PAN 이미지의 고주파 성분 HFC에서 상기 MS 이미지의 고주파 명도 성분 IH을 감산하여 초기 상세 맵을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제3 단계는,스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵에 AIHS 기법에 따른 적응 계수를 적용하여 상기 상세 맵을 적응적으로 개선하는 제3-1 단계; 및상기 상세 맵에 상기 MS 이미지를 병합하여 HMS(High resolution MultiSensor) 이미지를 생성하는 제3-2 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제1-2 단계는,상기 MS 이미지와 상기 PAN 이미지에서, 하기 [수학식 9]에 따라 LFC를 분해하고, 하기 [수학식 10]에 따라 HFC를 추출하는 단계를 포함하며,[수학식 9][수학식 10]여기서, 상기 MSL와 상기 PANL는 상기 MS 이미지와 상기 PAN 이미지의 LFC을 나타내고, 상기 MSH와 상기 PANH는 상기 MS 이미지와 상기 PAN 이미지의 HFC을 나타내며, 상기 r1와 상기 ε1은 각각 유도 필터 GF의 반경과 정규화 인자를 나타내는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 방법
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제 6 항에 있어서,상기 제1-3 단계는,명도 대역의 HFC을 하기 [수학식 12]에 따라 추출하고, 상기 명도 대역의 HFC과 상기 PAN 이미지의 HFC를 기초로 하기 [수학식 13]에 따라 초기 상세 맵을 획득하는 단계를 포함하며,[수학식 12][수학식 13]여기서, 상기 α는 AIHS 방법에 따라 산출되는 적응 계수를 나타내며, IH는 명도 대역의 HFC를 나타내고, Dinit는 초기 상세 맵을 나타내는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 방법
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원본 이미지로부터의 멀티스펙트럼(MS: MultiSpectral) 이미지와 팬 크로마틱(PAN) 이미지를 유도 필터 GF(Guided Filter)를 통해 고주파 성분 HFC(High Frequency Component)와 저주파 성분 LFC(Low Frequency Component)로 분해하고, 상기 HFC를 기초로 초기 상세 맵을 획득하는 제1 단계;유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지에서 스펙트럼 정보를 추출하고, 추출된 스펙트럼 정보로 상기 초기 상세 맵의 스펙트럼 정보를 향상시켜 상세 맵을 획득하는 제2 단계; 및스펙트럼 정보가 강화된 상기 상세 맵에 적응 계수를 적용하여 적응적으로 개선하고 고해상도 멀티센서 이미지를 획득하는 제3 단계를 포함하고,상기 제1 단계는,원본 이미지로부터 MS 이미지와 PAN 이미지를 준비하는 제1-1 단계;유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지와 PAN 이미지를 고주파 성분 HFC(High Frequency Component)와 저주파 성분 LFC(Low Frequency Component)로 분해하는 제1-2 단계; 및상기 PAN 이미지에서 고주파 성분의 명도 대역을 감산하여 초기 상세 맵을 획득하는 제1-3 단계를 포함하며,상기 제2 단계는,유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지로부터 스펙트럼 정보를 추출하는 제2-1 단계; 및추출된 상기 스펙트럼 정보를 상기 초기 상세 맵에 병합하여 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 획득하는 제2-2 단계를 포함하고,상기 제3 단계는,스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵에 AIHS 기법에 따른 적응 계수를 적용하여 상기 상세 맵을 적응적으로 개선하는 제3-1 단계; 및상기 상세 맵에 상기 MS 이미지를 병합하여 HMS(High resolution MultiSensor) 이미지를 생성하는 제3-2 단계를 포함하며,상기 제3-1 단계는,스펙트럼 정보가 강화된 상기 상세 맵에 대하여 공간 구조 정보의 강화를 위해 하기 [수학식 16]을 통해 HMS(High resolution MultiSensor) 이미지의 명도 대역을 산출하고, 하기 [수학식 17]을 통해 개선된 상세 맵을 산출하는 단계를 포함하며,[수학식 16][수학식 17]여기서, 는 HMSH의 명도 대역을 나타내며, α는 적응 계수를 나타내며, 상기 는 개선된 상세 맵을 나타내며,상기 제3-2 단계는,개선된 상기 상세 맵과 상기 MS 이미지를 기초로 하기 [수학식 18]에 따라 HMS 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 방법
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유도 필터 GF(Guided Filter)를 사용하여 멀티스펙트럼(MS: MultiSpectral) 이미지와 팬 크로마틱(PAN) 이미지를 고주파 성분 HFC과 저주파 성분 LFC로 분해하고, 저주파 성분 LFC는 제거하고 고주파 성분 HFC의 MS 이미지와 PAN 이미지의 명도 대역을 기초로 초기 상세 맵을 생성하는 제1 동작을 수행하는 초기 상세 맵 생성부;유도 필터 GF를 이용하여 MS 이미지로부터 스펙트럼 정보를 추출하고, 추출된 스펙트럼 정보를 상기 초기 상세 맵에 병합하여 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 생성하는 제2 동작을 수행하는 스펙트럼 정보 강화부; 및스펙트럼 정보가 강화된 상기 상세 맵에 AIHS 기법에 따른 적응 계수를 적용하여 상기 상세 맵을 개선하고, 개선된 상기 상세 맵에 MS 이미지를 병합하여 고해상도 멀티센서(HMS) 이미지를 획득하는 제3 동작을 수행하는 HMS 생성부를 포함하고,상기 제1 동작은,원본 이미지로부터 MS 이미지와 PAN 이미지를 준비하는 제1-1 동작;유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지와 PAN 이미지를 고주파 성분 HFC(High Frequency Component)와 저주파 성분 LFC(Low Frequency Component)로 분해하는 제1-2 동작; 및상기 PAN 이미지에서 고주파 성분의 명도 대역을 감산하여 초기 상세 맵을 획득하는 제1-3 동작을 포함하며,상기 제2 동작은,유도 필터 GF를 통해 상기 MS 이미지로부터 스펙트럼 정보를 추출하는 제2-1 동작; 및추출된 상기 스펙트럼 정보를 상기 초기 상세 맵에 병합하여 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 획득하는 제2-2 동작을 포함하고,상기 제2 동작은,필터링된 MS 이미지와 원본 MS 이미지에 대한 잔차(residuals)를 하기 [수학식 14]에 따라 산출하고, 상기 초기 상세 맵에 상기 잔차를 적용하여 하기 [수학식 15]에 따라 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 추출하는 동작을 포함하며,[수학식 14][수학식 15]여기서, Res1 및 Res2는 2 레벨의 잔차를 나타내고, MSHO1 및 MSHO2는 2 레벨로 필터링된 MSH 이미지를 나타내며, r2 및 ε2는 반경 및 레귤레이션 팩터를 나타내며, Dehcd는 스펙트럼 정보가 강화된 상세 맵을 나타내는 것을 특징으로 하는 다중 스펙트럼 영상을 이용한 원격 이미지 처리 장치
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