Since the emergence of aerial imagery, extraction of man-made objects from imagery has been one of the main issues in Computer Vision and buildings have been main targets among man-made objects. Furthermore, if 1-m resolution spaceborne imagery is available in the near future, building detection from such imagery will be more important in digital mapping and remote sensing. However, it has been addressed that most of the proposed building detection systems are for high resolution(sub-meter) aerial imagery and they need modification if they are to be applied to 1 m resolution imagery.
In this thesis the problems of conventional building detection systems are discussed and the development of a new building detection system using balloons is described. In the proposed system, 1) building boundaries are extracted by balloons with human interactions incorporated, and 2) corners are detected from the boundaries to acquire 2-D building descriptions. Most buildings can be efficiently expressed with polygonal models using theses detected corners. After the initial establishment of semi-automatic building detection system using balloons, the system is improved by using line information which makes balloons apt to extract building boundaries and building hypotheses which help to extract undetected buildings by the initial system. For this purpose an enhanced line extraction algorithm for 1-m resolution imagery which finds globally optimal lines by planar fitting is developed.
Qualitative evaluations of the proposed system are performed and the results support that the system can be used for operational building segmentation from 1-m resolution imagery. The proposed method is new and timely as 1-m resolution spaceborne imagery will be available in the near future.
본 논문에서는 1-m 해상도의 항공영상으로부터 건물영역을 추출하는 시스템의 구축에 대해서 기술한다. 일반적으로 고해상도 항공영상으로부터 건물 영역을 추출해내는 시스템을 1-m 해상도의 항공영상에 적용하는 경우 해상도에 따른 특징때문에 기존 시스템은 효과적으로 건물영역을 추출해내지 못한다.
본 논문에서 제안하는 시스템은 건물 영역의 외곽선을 'balloon' 모델을 이용하여 추출한 뒤, 추출된 외곽선으로부터 건물의 모서리를 찾아내어 2차원적으로 건물을 표현한다. 'Balloon'은 '동적 등고 모델'(Active Contour Model)이므로 건물의 모양에 관계없이 건물 영역을 추출할 수 있다. balloon 모델이 보다 효과적으로 1-m 해상도의 영상으로부터 건물영역을 추출하도록 하기 위해 영상으로부터 추출된 직선 정보와 건물 가설(Building Hypothesis)을 사용하였고 이를 위해 1-m 해상도 영상으로부터 직선을 추출해내는 새로운 알고리즘을 사용하였다.
1-m 해상도의 항공영상을 이용하여 시스템의 성능을 평가하였고, 평가 결과 효율적으로 건물 영역을 반자동적으로 분할할 수 있음이 입증되었다. 최종 결과물은 건물 영역을 다각형 모델을 이용하여 기술하고 있으므로 지리 정보 시스템에서 유용하게 사용될 수 있다.
