Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography (한국측량학회지)

Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography (한국측량학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Mosaic image generation of AISA Eagle hyperspectral sensor using SIFT method

SIFT 기법을 이용한 AISA Eagle 초분광센서의 모자이크영상 생성

  • 한유경 (서울대학교 건설환경공학부) ;
  • 김용일 (서울대학교 건설환경공학부) ;
  • 한동엽 (전남대학교 해양토목공학과) ;
  • 최재완 (충북대학교 토목공학부)
  • Received : 2013.04.01
  • Accepted : 2013.04.23
  • Published : 2013.04.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, high-quality mosaic image is generated by high-resolution hyperspectral strip images using scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm, which is one of the representative image matching methods. The experiments are applied to AISA Eagle images geo-referenced by using GPS/INS information acquired when it was taken on flight. The matching points between three strips of hyperspectral images are extracted using SIFT method, and the transformation models between images are constructed from the points. Mosaic image is, then, generated using the transformation models constructed from corresponding images. Optimal band appropriate for the matching point extraction is determined by selecting representative bands of hyperspectral data and analyzing the matched results based on each band. Mosaic image generated by proposed method is visually compared with the mosaic image generated from initial geo-referenced AISA hyperspectral images. From the comparison, we could estimate geometrical accuracy of generated mosaic image and analyze the efficiency of our methodology.

본 연구에서는 대표적인 영상 정합기법 중 하나인 SIFT 기법을 이용하여, 고해상도의 초분광 스트립 영상에 대하여 높은 품질의 모자이크 영상을 생성하고자 하였다. 이를 위해, 항공사진 촬영당시의 GPS/INS 정보를 이용하여 초기 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상에 대하여 실험을 진행하였다. 세 개의 스트립으로 구성된 초분광 영상 간의 정합쌍을 추출하여 변환모델식을 구성하였고, 모자이크 영상을 생성하였다. 특히, 고품질의 초분광 모자이크 영상을 생성하기 위하여, 초분광 영상 내의 대표 밴드를 선정하고, 이를 이용한 영상 정합기법의 결과들을 분석하여 최적의 대표 밴드를 결정하고자 하였다. 본 연구를 통해 생성된 모자이크 영상의 위치 정확도를 비교 평가하기 위해서, GPS/INS 시스템으로 기하보정된 AISA Eagle 초분광 영상을 이용하여 생성한 모자이크 영상과의 시각적 비교 평가를 수행하였으며, 본 연구에서 수행한 방법들의 효용성을 분석하였다.

Keywords

References

  1. Dai, S., Honda, A., and Stephens., R. (2009), Multi-modal image registration with hyperspectral data, Citeseer. Du, Q., Raksuntorn, N., Orduyilmaz, A., and Bruce,
  2. L. (2008), Automatic registration and mosaicking for airborne multispectral image s equences , Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 74, No. 2, pp. 169-181. https://doi.org/10.14358/PERS.74.2.169
  3. Er ives, H. and Fitzgerald, G. (2005), Automated registration of hyperspectral images for precision agriculture, Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 47, pp. 103-119. https://doi.org/10.1016/j.compag.2004.11.016
  4. Kim, D., Kim, Y., and Eo, Y. (2007), A study on automatic co-registration and band selection of Hyperion hyperspectral images for change detection, Korean Journal of Geomatics, Vol. 25, No. 5, pp. 383-392.
  5. Kirby, N., Cracknell, A., Monk, J., and Anderson, J. (2006), The automatic alignment and mosaic of video frames from the variable interference filter imaging spectrometer, International Journal of Remote Sensing, Vol. 27, No. 21, pp. 4885-4898. https://doi.org/10.1080/01431160600771553
  6. Lowe, D. (2004), Distinctive image features from scaleinvariant keypoints, International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2 pp. 91-110. https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
  7. Moroni, M., Dacquino, C., and Cenedese, A. (2012), Mosaicing of hyperspectral images: The application of a spectrograph imaging device, Sensors, Vol. 12, No. 8, pp. 10228-10247. https://doi.org/10.3390/s120810228
  8. Mukherjee, A., Velez-Reyes, M., and Roysam, B. (2009), Interest points for hyperspectral image data, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 47, No. 3, pp. 748-760. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2011280
  9. Pan, J., Wang, M., Li, D., and Li, J. (2009), Automatic generation of seamline network using area Voronoi diagrams with overlap, IEEE Transact ions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 47, No. 6, pp. 1737-1744. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2009880
  10. Zhou, G. (2009), Near real-time orthorectification and mosaic of small UAV video f low for time-critical event response, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 47, No. 3, pp. 739-747. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2006505

Cited by

  1. RapidEye영상과 선형분광혼합화소분석 기법을 이용한 낙동강 유역의 클로로필-a 농도 추정 vol.30, pp.3, 2013, https://doi.org/10.15681/kswe.2014.30.3.329
  2. 고도가 다른 저사양 UAV 영상을 이용한 정사영상 및 DEM 제작 vol.34, pp.5, 2016, https://doi.org/10.7848/ksgpc.2016.34.5.535