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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유대훈 (한국항공우주연구원)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제25권 제3호
발행연도
2019.7
수록면
21 - 29 (9page)

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본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할·융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상(panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드 정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
#영상 융합 #구조-텍스처 분할 #pan-sharpening #위성영상 #Image fusion #structure-texture decomposition #satellite image

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 기존 연구
3. 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Tu T. / 2001 / A new look at HIS-like image fusion methods / Information Fusion 2:177~186 google schola Rahmani S. / 2010 / An Adaptive IHS Pan-Sharpening Method / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letter 7(4) google schola Chavez P. S. / 1992 / Extracting spectral contrast in Landsat thematic mapper image data using selective principal analysis / Photogramm. Eng. Remote Sens 58(5):561~567 google schola Laban C. A. / 2000 / Process for enhancing the spatial resolution of multispectral imagery using pan-sharpening / US patenta 6,011,875, 2000 google schola Aiazzi B. / 2007 / Improving component substitution pansharpening through multivariate regression of MS+Pan data / IEEE Trans. Geosci. Remote Sens 45(10):3230~3239 google schola

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