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• LDR

  00000naa c2200205 c 4500

• 001

  000000783008

• 005

  20170421132549

• 008

  130416s2013 tjka m AK 001c kor

• 040

  ▼a  243002
  ▼c  243002
  ▼d  243002

• 041

  ▼a  kor
  ▼b  eng

• 100

  ▼a  유형일

• 245

  ▼a  Least Squares 기반의 최적 가중치 추정을 통한 웨이블릿 위성영상 융합기법=
  ▼x  A Wavelet-domain Satelite Image Fusion based on the Least Squares Estimation of Weight Coefficients/
  ▼d  유형일.

• 260

  ▼a  서울:
  ▼b  서울대학교 대학원,
  ▼c  2013.

• 300

  ▼a  ⅹⅰ, 99 p:
  ▼b  삽도;
  ▼c  26 cm.

• 500

  ▼a  PDF파일로도 제공

• 502

  ▼a  학위논문(석사) --
  ▼b  서울대학교 대학원:
  ▼c  전기컴퓨터공학부,
  ▼d  2013. 2.

• 520

  ▼a  인공위성은 그 목적에 의해서 운영되고 있으며 주요 목적은 국가 안보, 경제, 기상, 상업, 농업 등에 전반적으로 활용하기 위함이며 이에 따라 정확성 및 정밀도가 중요하다 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 참값(ground truth)에 근접하게 영상융합을 하기 위한 알고리즘을 제안한다. 위성영상은 크게 고해상도의 팬크로매틱 영상과 저해상도의 다중분광 영상으로 이루어져 있으며 이 두 가지의 영상들의 정보를 활용하여 합성하는데 일반적으로 팬크로매틱 영상에서는 공간정보를 획득하고 다중분광 영상에서는 색상정보를 보존하는 합성방법이 주로 사용되고 있다. 하지만 기존의 합성방법으로는 분광 밴드 및 팬크로매틱 밴드의 국부적인 특성을 반영하는데 단지 분광 밴드의 광량에 대한 비율로써 가중치를 적용하여 그 성능을 발휘하는데 어느 정도 한계가 있고, 또한 지상에서 반사된 태양광 에너지를 감지한 위성센서는 광에너지의 양에 따라 영상의 고주파 성분 크기에 영향을 미치지만 기존 논문에서는 단지 고주파 성분의 스케일링 계수를 1로 부여하여 충분한 성능을 내지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 각 밴드별로 국부적인 특성을 살리기 위한 영상융합 모델식을 만들고 각 항의 합리적인 가중치를 구하기 위해 Least squares 방식을 사용하는 것을 제안한다. 또한 지상에서 반사된 태양광 에너지의 양을 고려하여 그 에너지량이 많고 적음에 따라 스케일링 계수를 그에 맞게 적용하여 성능을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험은 IKONOS-2, QuickBird, LANDSAT-7, KOMPSAT-2의 위성영상에 대해 수행하였고 이것을 현재 성능이 우수한 substitute 웨이블릿, additive 웨이블릿, improved additive 웨이블릿 영상융합 방법과 비교하였으며 평가지표로는 MSSIM, QNR, ERGAS, PSNR을 이용하였고 실험결과에서 우수한 성능을 나타냈었음을 보였다.

• 990

  ▼a  FUTURE
  ▼b  김정원

• 991

  ▼a  (군대학) 학위논문

• 090

  ▼a  공사
  ▼b  50-41