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신상윤,용상순,Sin, Sang-Yun,Yong, Sang-Sun 한국천문학회 2012 天文學會報 Vol.37 No.2
저궤도 관측용 다중 카메라를 통해 고해상도 위성을 제공할 수 있으며, 지도 제작이나 환경, 농업, 해양 지역 모니터링 등의 목적으로 사용될 수 있다. 특히 항공촬영 및 지구 관측을 통해 수치표고모델(DEM) 추출을 함으로써 촬영지역의 고도정보를 포함하는 입체영상을 얻는데 유용하다. 또한, 달 관측을 위한 관측위성에 장착할 경우 달 표면의 지형을 정밀하게 얻어내어 달표면 고도 지형 지도제작 및 향후 달 탐사선을 통한 달 탐사 시 탐사지역 선정에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 다중 카메라를 포함한 탑재체 시스템은 크게 광학부와 카메라 전자부로 구성된다. 광학부에서는 입체촬영 및 줌인이 가능한 광학계를 제공하며, 카메라 전자부에서는 광학계를 통해 검출기로 입사되는 빛에너지를 전자신호로 변환하고, 이를 카메라 전자부 영상출력 형식으로 변환하게 된다. 특히, 다중카메라를 각각 제어하기 위한 정밀제어로직, 다양한 촬영 지원 모드, 다중카메라 영상자료 및 영상처리를 위한 추가적인 영상정보를 제공한다. 본 논문에서는 저궤도 관측용 다중 카메라를 이용한 다양한 활용에 따른 각 모드별 성능분석방법을 제안한다. 이를 위해 각 촬영조건에 따라 필요한 파라미터를 분석하고 실제 활용시 예상되는 성능을 분석해 본다. 또한 다중카메라를 통해 얻어진 영상을 처리하는데 필요한 처리 과정 및 처리된 영상을 활용하는 방법을 제시한다. 특히 다중 카메라 촬영을 통해 얻어진 영상데이터의 특성을 알아보고, 이를 보정 및 처리하기 위해 필요한 추가 적인 정보, 영상파라미터, 처리 단계 및 최종결과물을 검증하는 방법을 제시한다.
TMS320C80 MVP 상에서의 연속항공영상으리 이용한 통합 항법 변수 추출 시스템 구현
신상윤,박인준,이영삼,이민규,김관석,정동욱,김인철,박래홍,이상욱,Sin, Sang-Yun,Park, In-Jun,Lee, Yeong-Sam,Lee, Min-Gyu,Kim, Gwan-Seok,Jeong, Dong-Uk,Kim, In-Cheol,Park, Rae-Hong,Lee, Sang-Uk 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.3
본 논문에서는 TMS320C80 MVP(multimedia video processor)를 이용하여 영상 항법변수 추출 알고리듬을 실시간 구현하는 방법에 대해 연구하였다. 영상 항법변수 추출 알고리듬은 상대위치 추정과 절대위치 보정으로 이루어져 있으며, 절대위치 보정은 고해상도 항공영상과 IRS(Indian remote sensing) 위성영상 그리고 DEM(digital elevation model)을 이용한 방법이 있다. 이러한 알고리듬들을 수행하는 통합시스템을 MVP가 탑재된 DSP 보드로 실시간 구현하였다. 이를 위해 영상을 분할하여 병렬처리 함으로써 처리 시간을 줄였다. 모의 실험을 통해 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었고, 추정오차 측면에서 성능을 평가하였다. In this paper, we deal with a real time implementation of the integrated image-based navigation parameter extraction system using the TMS320C80 MVP(multimedia video processor). Our system consists of relative position estimation and absolute position compensation, which is further divided into high-resolution aerial image matching, DEM(Digital elevation model) matching, and IRS (Indian remote sensing) satellite image matching. Those algorithms are implemented in real time using the MVP. To achieve a real-time operation, an attempt is made to partition the aerial image and process the partitioned images in parallel using the four parallel processors in the MVP. We also examine the performance of the implemented integrated system in terms of the estimation accuracy, confirming a proper operation of the our system.