C. Harris와 M. Stephens에 의하여 제안된 Harris 모서리 검출기는 영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 특징추출 알고리즘이다. Harris 모서리 검출기는 지역적 신호의 상호관계를 기반으로 회전과 비율, 조명 및 영상의 잡음에 대하여 매우 강력한 검출 성능을 보여준다. 하지만 검출된 모서리들은 독립된 점이 아니라 영역형태로 출력되기 때문에 특징점으로 사용하기에 무리가 있으므로 각 영상의 상태와 여러 환경변수가 고려된 후처리가 필수적으로 필요하다. 이런 문제점은 영상 정합 환경에서 치명적인 오류를 유발할 수 있으므로 본 논문에서는 영상의 상태와 환경의 변화에도 모범적인 특징점을 추출할 수 있도록 모서리의 단일응답특성, 통계적 분포 및 분할기반 문턱치화를 포함한 새로운 모서리 검출 방식을 제안한다.

공간 해상도 1m 이하의 고해상도 원격 탐사 영상의 민간 활용이 활발해 짐에 따라, 이를 위한 전문 분야 별 영상 분석 방법의 개발 요구가 증가하고 있다. 다양한 영상분석 기법 중에, 주변 화소들간의 공간 분포 관계에 의해 특성이 결정되는 텍스처 영상의 분석은 이러한 목적을 위한 유용한 영상 분석 방법 중 하나이다. 이 연구에서는 원시 영상으로부터 GLCM 알고리즘에 의해 생성된 텍스처 영상에 대해서 방향 인자, 마스킹 커널의 크기, 변수의 종류에 따른 결과를 비교, 분석한 뒤 각각의 결과 영상의 지형공간 특성 분석의 적용성에 대하여 알아보았다. 또한 원시 영상과 텍스처 영상에서 특성 정보를 포함하는 템플레이트를 설정하고 이를 기준으로 반복적인 패턴을 자동으로 검색하는 템플레이트 정합 프로그램을 구현하여 이를 원시 영상과 텍스처 영상에 적용하였고, 처리 결과에 기초하여 향후 적용 가능성을 검토하였다. 이 연구의 결과는 일정한 패턴으로 나타나는 지구과학적인 지형 특성이나 고해상도 위성영상 정보를 이용한 인공 지형지물의 파악 및 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

Camera arrangement for depth and image correspondence is very important to the computer vision. Two conventional comera arrangements for stereo computer vision are lateral model and axial motion model. In this paper, using the axial motion stereo camera model, the algorithm for camera focal length measurement and the surface smoothness with the radiance-irradiance is proposed fro 3-dimensional image correspondence on stereo computer vision. By adapting the above algorithm, camera focal length can be measured precisely and the resolution of 3-dimensional image correspondence has been improved comparing to that of the axial motion model without the radiance-irradiance relation.