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원영상 메모리부로부터, 지상의 촬영 범위를 위성 촬영한 컬러원영상(MS) 및 흑백원영상(PAN)이 입력되면,상기 컬러원영상(MS) 및 상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 각각의 기준영상을 생성하는 단계;상기 각각의 기준영상을 이용하여, 상기 컬러원영상(MS) 및 상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 각각의 잔차영상을 생성하는 단계;상기 컬러원영상(MS)의 제1 잔차영상(MS_Res)을 업샘플링하여, 상기 제1 잔차영상(MS_Res)의 해상도를 상향 조정하는 단계;상기 흑백원영상(PAN)의 제2 잔차영상(PAN_Res) 내 픽셀 별 Intensity값으로부터, 픽셀 별 RGB값을 산출하는 단계;상기 산출한 픽셀 별 RGB값으로 이루어진 컬러잔차영상의 범위 내에서, 상기 업샘플링한 제1 잔차영상 내 픽셀 별 RGB값을 보정하는 단계; 및상기 보정된 제1 잔차영상(MS_Res_new)을 상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref)에 적용하여, 최종 영상(MS_Ref+MS_Res_new)을 획득하는 단계를 포함하고,상기 픽셀 별 RGB값을 산출하는 단계는,상기 제1 잔차영상(MS_Res)에 포함된 각 픽셀의 RGB값을 선정된 수식에 적용해 픽셀 별 Intensity값을 산출하는 단계;상기 픽셀 별 Intensity값을 이용하여, Intensity 영상을 생성하는 단계;상기 Intensity 영상으로부터 각 픽셀 별 Intensity값의 평균값 및 표준편차값을 산출하는 단계;상기 평균값 및 상기 표준편차값에 따라, 상기 제2 잔차영상(PAN_Res) 내 각 픽셀 별 Intensity값을 변환하여, 보정된 제2 잔차영상(PAN_c)을 획득하는 단계; 및상기 수식에서의 출력값인, 상기 Intensity 영상 내 픽셀 별 Intensity값을, 상기 보정된 제2 잔차영상(PAN_c)에서 추출한 대응 픽셀의 Intensity값으로 치환했을 때, 상기 수식에서의 입력값이 되는 상기 픽셀 별 RGB값을 산출하는 단계를 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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제1항에 있어서,상기 기준영상을 생성하는 단계는,상기 컬러원영상(MS)에 대해, 업샘플링 및 다운샘플링을 순서대로 실시하여, 상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref)을 생성하는 단계; 및상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 다운샘플링 및 업샘플링을 순서대로 실시하여, 상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref)을 생성하는 단계를 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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제2항에 있어서,상기 기준영상을 생성하는 단계는,상기 컬러원영상(MS)을 업샘플링하여, 컬러영상(MS0)을 생성하는 단계;상기 업샘플링한 컬러영상(MS0)을 영상 처리에 의해 흑백 변환하여, 상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref)을 생성하는 단계; 및상기 업샘플링한 컬러영상(MS0)을 다운샘플링하여, 상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref)을 생성하는 단계를 더 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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제3항에 있어서,상기 고해상도 영상 생성 방법은,지상의 촬영 범위를 위성에 의해 촬영한 컬러 영상 및 흑백 영상으로 구성된 데이터셋의 학습에 의해, 입력된 컬러 영상을 흑백 영상으로 변환해 출력하는 인공지능 모델을 구축하는 단계를 더 포함하고,상기 기준영상을 생성하는 단계는,상기 인공지능 모델을 이용하여, 상기 업샘플링한 컬러영상(MS0)으로부터, 상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref)을 생성하는 단계를 더 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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제3항에 있어서,상기 각각의 잔차영상을 생성하는 단계는,상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref) 내 픽셀 별 RGB값에서, 상기 컬러원영상(MS) 내 대응 픽셀 별 RGB값을 차감한 값을 포함하여, 상기 제1 잔차영상(MS_Res)을 생성하는 단계; 및상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref) 내 픽셀 별 Intensity값에서, 상기 흑백원영상(PAN) 내 대응 픽셀 별 Intensity값을 차감한 값을 포함하여, 상기 제2 잔차영상(PAN_Res)을 생성하는 단계를 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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제1항에 있어서,상기 고해상도 영상 생성 방법은,지상의 촬영 범위를 항공기에 의해 촬영한 컬러 영상 및 흑백 영상으로 구성된 데이터셋의 학습에 의해, 입력되는 컬러위성영상의 해상도를 상향 조정해 출력하는 인공지능 모델을 구축하는 단계;상기 인공지능 모델에서 출력된 제1 컬러위성영상 및 상기 제1 컬러위성영상으로부터 영상 처리에 의해 얻어진 제1 흑백위성영상을 모델영상 메모리부에 유지하는 단계; 및상기 모델영상 메모리부로부터 입력되는, 상기 제1 컬러위성영상 및 상기 제1 흑백위성영상에 대해, 각각의 기준영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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제1항에 있어서,상기 고해상도 영상 생성 방법은,팬샤프니(Pansharpening) 기법에 의해 상기 컬러원영상(MS)을 업샘플링하여, 해상도를 상향 조정한 영상을 생성하는 단계; 및상기 생성된 영상과 상기 컬러원영상(MS) 간 색 정보의 차이가 허용한계를 초과한 경우, 상기 컬러원영상(MS) 및 상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 상기 각각의 기준영상을 생성하는 단계를 더 포함하는 잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 방법
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원영상 메모리부로부터, 지상의 촬영 범위를 위성 촬영한 컬러원영상(MS) 및 흑백원영상(PAN)이 입력되면,상기 컬러원영상(MS) 및 상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 각각의 기준영상을 생성하는 기준영상 생성부;상기 각각의 기준영상을 이용하여, 상기 컬러원영상(MS) 및 상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 각각의 잔차영상을 생성하는 잔차영상 생성부;상기 컬러원영상(MS)의 제1 잔차영상(MS_Res)을 업샘플링하여, 상기 제1 잔차영상(MS_Res)의 해상도를 상향 조정하고, 상기 흑백원영상(PAN)의 제2 잔차영상(PAN_Res) 내 픽셀 별 Intensity값으로부터, 픽셀 별 RGB값을 산출하고, 상기 산출한 픽셀 별 RGB값으로 이루어진 컬러잔차영상의 범위 내에서, 상기 업샘플링한 제1 잔차영상 내 픽셀 별 RGB값을 보정하는 잔차영상 처리부; 및상기 보정된 제1 잔차영상(MS_Res_new)을 상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref)에 적용하여, 최종 영상(MS_Ref+MS_Res_new)을 획득하는 영상 생성부를 포함하고,상기 잔차영상 처리부는,상기 제1 잔차영상(MS_Res)에 포함된 각 픽셀의 RGB값을 선정된 수식에 적용해 픽셀 별 Intensity값을 산출하고,상기 픽셀 별 Intensity값을 이용하여, Intensity 영상을 생성하고,상기 Intensity 영상으로부터 각 픽셀 별 Intensity값의 평균값 및 표준편차값을 산출하고,상기 평균값 및 상기 표준편차값에 따라, 상기 제2 잔차영상(PAN_Res) 내 각 픽셀 별 Intensity값을 변환하여, 보정된 제2 잔차영상(PAN_c)을 획득하고,상기 수식에서의 출력값인, 상기 Intensity 영상 내 픽셀 별 Intensity값을, 상기 보정된 제2 잔차영상(PAN_c)에서 추출한 대응 픽셀의 Intensity값으로 치환했을 때, 상기 수식에서의 입력값이 되는 상기 픽셀 별 RGB값을 산출하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제10항에 있어서,상기 기준영상 생성부는,상기 컬러원영상(MS)에 대해, 업샘플링 및 다운샘플링을 순서대로 실시하여, 상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref)을 생성하고,상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 다운샘플링 및 업샘플링을 순서대로 실시하여, 상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref)을 생성하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제11항에 있어서,상기 기준영상 생성부는,상기 컬러원영상(MS)을 업샘플링하여, 컬러영상(MS0)을 생성하고,상기 업샘플링한 컬러영상(MS0)을 영상 처리에 의해 흑백 변환하여, 상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref)을 생성하고,상기 업샘플링한 컬러영상(MS0)을 다운샘플링하여, 상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref)을 생성하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제12항에 있어서,상기 고해상도 영상 생성 시스템은,지상의 촬영 범위를 위성에 의해 촬영한 컬러 영상 및 흑백 영상으로 구성된 데이터셋의 학습에 의해, 입력된 컬러 영상을 흑백 영상으로 변환해 출력하는 인공지능 모델을 구축하는 학습부를 더 포함하고,상기 기준영상 생성부는,상기 인공지능 모델을 이용하여, 상기 업샘플링한 컬러영상(MS0)으로부터, 상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref)을 생성하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제12항에 있어서,상기 잔차영상 생성부는,상기 컬러원영상(MS)의 기준영상(MS_Ref) 내 픽셀 별 RGB값에서, 상기 컬러원영상(MS) 내 대응 픽셀 별 RGB값을 차감한 값을 포함하여, 상기 제1 잔차영상(MS_Res)을 생성하고,상기 흑백원영상(PAN)의 기준영상(PAN_Ref) 내 픽셀 별 Intensity값에서, 상기 흑백원영상(PAN) 내 대응 픽셀 별 Intensity값을 차감한 값을 포함하여, 상기 제2 잔차영상(PAN_Res)을 생성하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제10항에 있어서,상기 고해상도 영상 생성 시스템은,지상의 촬영 범위를 항공기에 의해 촬영한 컬러 영상 및 흑백 영상으로 구성된 데이터셋의 학습에 의해, 입력되는 컬러위성영상의 해상도를 상향 조정해 출력하는 인공지능 모델을 구축하는 학습부; 및상기 인공지능 모델에서 출력된 제1 컬러위성영상 및 상기 제1 컬러위성영상으로부터 영상 처리에 의해 얻어진 제1 흑백위성영상을 유지하는 모델영상 메모리부를 더 포함하고,상기 기준영상 생성부는,상기 모델영상 메모리부로부터 입력되는, 상기 제1 컬러위성영상 및 상기 제1 흑백위성영상에 대해, 각각의 기준영상을 생성하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제10항에 있어서,상기 영상 생성부는,팬샤프니(Pansharpening) 기법에 의해 상기 컬러원영상(MS)을 업샘플링하여, 해상도를 상향 조정한 영상을 생성하고,상기 생성된 영상과 상기 컬러원영상(MS) 간 색 정보의 차이가 허용한계를 초과한 경우,상기 기준영상 생성부는,상기 컬러원영상(MS) 및 상기 흑백원영상(PAN)에 대해, 상기 각각의 기준영상을 생성하는잔차영상을 이용한 고해상도 영상 생성 시스템
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제1항 내지 제5항, 제8항, 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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