A digital elevation model (DEM) is widely used in many applications such as flight simulation, unmanned aerial vehicle (UAV) navigation, etc. The DEM can also be used in an airplane for safe flight because it can provide the topographic information regardless of illumination and weather conditions. However, the topo-graphic information may not be accurate if the DEM has elevation errors at high elevation regions, which are produced due to the measurement inaccuracy and change of topography with time. Therefore, these elevation errors should be corrected for safe flight. In this paper, we propose a feature based algorithm for estimating DEM elevation errors at high elevation regions using a camera image. The proposed algorithm consists of two steps; feature extraction and feature matching steps. In the feature extraction step, ridges are adopted as a feature because it can provide reliable topographic information. To extract ridges in a camera image, we use ridges of a depth map that is obtained from the DEM, for defining masks, and adopt dynamic programming to increase the robustness of feature extraction. In the feature matching step, we find the corresponding points of ridges between the depth map and camera image by considering the effect of elevation error in a 2D projection image, and determine the DEM error if any. Experimental results show that the proposed algorithm can estimate the elevation error in the DEM reliably.
외부 상황에 상관없이 광범위한 영역의 지형 데이터를 조종사에게 항시 보여줄 수 있는 3차원 전자지도 영상은 야간이나 악천후 상황에서 조종사에게 매우 유용하다. 그러나3차원 전자지도 영상은 지도 제작에 사용했던 고도 데이터가 현재 시기보다 얼마나 이전의 데이터인지와 광범위한 지역을 스캐닝 하여 획득한 고도 데이터에 내재된 근본적인 고도 오차로 인해 얼마간의 부정확한 지형 고도 정보를 제공한다. 따라서 본 연구에서는 카메라 영상정보를 이용하여 3차원 전자지도에서 고도 데이터 오차를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 조종사에게 지형 정보로 중요하게 활용되는 능선을 3차원 전자지도와 카메라 영상에서 추출한다. 이때 카메라 영상에서 능선을 추출하기 용이하지 않으므로 3차원 전자지도에서 추출된 능선을 활용 하였다. 카메라 영상과 3차원 전자지도 영상은 기존에 사용되고 있는 정합 알고리즘을 이용하여 정합되어있기 때문에 3차원 전자지도에서 추출된 능선을 이용하여 카메라 영상에 능선이 존재할 수 있는 영역을 ROI로 선정하여 카메라 영상에 적용하고 dynamic programming을 사용하여 카메라 영상의 능선을 추출하였다. 그 뒤 카메라 모델링을 통해 3차원 전자지도에서 고도 오차가 발생하였을 때 두 영상에서 추출된 능선의 대응관계를 분석하고, 이를 이용하여 최종적으로는 3차원 전자지도의 고도 데이터 오차를 추정하였다.
