본 논문은 영상정합 이용 위치추정 분야에서 고고도 항공영상과 맵 이미지 정합에 적합한 특징 추출기법을 제안하였다. 영상정합은 크게 피처 매칭과 템플릿 매칭으로 구분되는데, 측정 이미지와 맵 이미지 사이의 시간경과에 따른 지형지물의 변화와 고고도에서 광범위한 지역을 촬영하는 상황을 고려할 때 템플릿 매칭이 더 적합할 것으로 판단된다. 템플릿 매칭 적용 시 거짓정합을 방지하기 위 하여 유사도 행렬에서 뚜렷한 최대값이 요구되며, 이를 위해서는 다른 지형지물과 구별되는 패턴이 필요하다. 특히 산악지형의 경우, 템플릿의 픽셀 값 분포가 잡음 형태를 띄어 거짓정합을 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고고도 항공 영상정합에 적합한 특징으로 항공영상에서 의미론적 분할을 통해 추출된 도로를 제안하였으며, 이를 적용하여 템플릿 매칭을 수행한 결과를 제시하였다.

Feature Extraction Technique for Localization Using High-altitude Aerial Imagery

Inseop Lee*, Sangwoo Lee, Chansik Park

This paper addresses position estimation via image registration using high-altitude aerial images and introduces a feature extraction technique specifically designed for map image matching. Image matching is generally divided into two categories: feature matching and template matching. Given the long-term temporal changes in terrain features between the measurement and map images, as well as the challenges of feature matching in extensive areas captured from high altitudes, template matching appears more suitable. To prevent incorrect matches when implementing template matching, a distinct maximum value in the similarity matrix is essential, necessitating a pattern that differentiates from other terrain features. Particularly in mountainous areas, the pixel value distribution of the template may manifest as noise, leading to potential false matches. Thus, in this paper, we propose roads, extracted through semantic segmentation from aerial images, as an appropriate feature for high-altitude aerial image registration. We present the results of template matching employing this methodology.

Keywords: aerial image registration, localization, semantic segmentation, U-net

Speaker 이인섭* 국방과학연구소