최근 고해상도 영상의 공급에 있어 물리적 센서 모델의 대안으로서 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델이 활발히 이용되고 있다. RPC 모델을 통하여 지상 좌표와 영상 좌표간의 ,기하 관계를 단순하고도 정확하게 묘사할 수 있어 과거 물리적 센서 모델을 통하여만 이루어질 수 있었던 정사보정, 스테레오 영상을 이용한 3차원 좌표 추출 등의 처리가 가능하게 되었다 본 연구에서는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 매우 간단한 방법을 제안하고자 하였다. 제안된 방법은 Downhill Simplex 기법을 이용하는 방법으로서, Downhill Simplex 기법은 함수의 최소값을 찾는데 있어 편미분 계산을 수행하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 제안된 Downhill Simplex 기법을 이용한 RPC 스테레오 영상으로부터의 3차원 좌표 추출 기법은 실제 사용이 가능한 소프트웨어 프로그램으로서 구현되었으며, 서울 지역의 스테레오 IKONOS 영상에 시험 적용되었다. 시험 적용 결과, 본 방법은 비교적 빠르게 3차원 좌표를 계산할 수 있는 것으로 평가되며, RPCs가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 실제적 기술로서 사용이 가능할 것으로 기대된다.
RPC(Rational Polynomial Camera) models have become the replacement model of choice for a number of high resolution satellite imagery providers. RPCs(Rational Polynomial Coefficients) provide a compact accurate representation of the ground to image geometry, allowing users to perform full photogrammetric processing of satellite imagery including block adjustment, 3D feature extraction and orthorectification. This paper presents an algorithm for 3D feature extraction using downhill simpler method which requires only function evaluations, not derivatives. The algorithm was implemented as an executable software program and tested using stereo IKONOS images of Seoul city. The results showed that the proposed algorithm was fast and accurate enough to be used as a practical method for the 3D feature extraction from stereo images with RPCs.
