항공사진이나 위성영상으로부터 건물, 도로 등과 같은 인공지물을 추출하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔으며, 최근 수치항공사진의 해상도가 크게 개선됨에 따라 인공지물 추출 시 종종 원치 않는 잡영들이 검출되곤 한다. 본 연구에서는 이러한 잡영 문제를 보완하고 필요로 하는 대상물을 추출해 내기 위한 목적으로 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 RGB영상의 채널을 분리하고 채널간의 차연산을 수행한 후 각 결과를 이진화하고 잡영제거 및 형태복원을 통하여 경계를 추출하도록 구성되었다. 경계 검출을 수행하기에 앞서 실험에 사용될 수치항공칼라사진에 대하여 광속조정, 수치지형모형 추출, 수치정사사진 생성 및 모자이크 작업 등의 사전처리 과정을 거쳤으며, 이렇게 하여 얻어진 수치정사사진 상에서 소형건물의 지붕경계를 본 연구에서 개발한 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 또한 지붕경계 추출 결과를 종래의 방법으로 얻어진 결과와 비교함으로써 알고리즘의 타당성이 입증될 수 있었다.
The research for extracting man-made features such as building and road from the aerial photograph or satellite imagery has been performed actively. As lately the resolution of digital aerial photographs was improved, unwanted features(noise) would be often detected. An edge detection algorithm is developed to make up for such a noise problem, make boundaries of wanted objects clear and extract only needed features. The algorithm developed in this research performs separating RGB channels, differencing between channels, transforming in to binary images, excluding noises and restoring shapes, and edge extraction in order. The images to be used for edge detection are prepared through bundle adjustment, DTM extraction, orthorectification and mosaicking. The roof edges of small building on preprocessed digital aerial orthophotos were extracted using the algorithm developed in this study. The validity of the algorithms was proved by comparing edge results of small building extracted in this study with those of conventional methods.
