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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 오승준
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 가장 보편적으로 사용되는 SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 SIFT 방법의 속도를 개선시킨 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키면서 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 그러나 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시켜서 속도를 약 20.5배 향상시키면서도 정확도는 4.51로 저하되었다.
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