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정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID (Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. Pix2Pix 모델
3. 실험 방법
4. 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
Amhar, F., Jansa, J., and Ries, C. (1998), The generation of true orthophotos using a 3d building model in conjunction with a conventional DTM, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 32, pp. 16-22.
Arjovsky, M., Chintala, S., and Bottou, L. (2017), Wasserstein generative adversarial networks, International Conference on Machine Learning-2017, 6-11 August, Sydney, Australia, pp. 214-223.
Bashmal, L., Bazi, Y., AlHichri, H., AlRahhal, M., Ammour, N., and Alajlan, N. (2018), Siamese-GAN: Learning invariant representations for aerial vehicle image categorization, Remote Sensing, Vol. 10, No. 2, pp. 351.
Behnke, S. (2003), Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation, Springer-Verlag, Berlin, Germany.
Cramer, M. (2010), The DGPF test on digital aerial camera evaluation ? Overview and test design. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, Vol. 2, pp. 73?82.
Arjovsky, M., Chintala, S., and Bottou, L. (2017), Wasserstein generative adversarial networks, International Conference on Machine Learning-2017, 6-11 August, Sydney, Australia, pp. 214-223.
Bashmal, L., Bazi, Y., AlHichri, H., AlRahhal, M., Ammour, N., and Alajlan, N. (2018), Siamese-GAN: Learning invariant representations for aerial vehicle image categorization, Remote Sensing, Vol. 10, No. 2, pp. 351.
Behnke, S. (2003), Hierarchical Neural Networks for Image Interpretation, Springer-Verlag, Berlin, Germany.
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