Computational stereo is in the fields of computer vision and photogrammetry. In the computational stereo and surface reconstruction paradigms, it is very important to achieve appropriate epipolar constraints during the camera modeling step of the stereo image processing. It has been shown that the epipolar geometry of linear pushbroom imagery has a hyperbola-like shape because of the non-coplanarity of the line of sight vectors. Several studies have been conducted to generate resampled epipolar image pairs from linear pushbroom satellites images; however, the currently prevailing methods are limited by their pixel scales, skewed axis angles, or disproportionality between x-parallax disparities and height. In this dissertation, a practical and unified piecewise epipolar resampling method is proposed to generate stereo image pairs with zero y-parallax, a square pixel scale, and proportionality between x-parallax disparity and height. Furthermore, five criteria are suggested for performance evaluations of the prevailing methods, and experimental results of the method are presented based on the suggested criteria. The proposed method is shown to be equal to or an improvement upon the prevailing methods.
계산입체(computational stereo)는 컴퓨터 비전 및 사진측량(photogrammetry) 분야에서 가장 오랫동안 연구된 주제 중의 하나라고 할 수 있다. 입체기하 패러다임은 6가지의 중요한 과정, 영상수집(image acquisition), 카메라 모델링, 특징 수집(feature acquisition), 영상매칭(image matching), 거리결정(distance or depth determination), 보간(interpolation)으로 구성된다. 이 중에서 에피폴라 기하는 입체복원(stereo reconstruction)을 하기 위한 중요한 조건을 제공해 줄 수 있는 요소이다. 투영중심이 하나인 프레임 영상의 에피폴라 기하가 수학적으로 완벽한 반면 푸쉬브룸 영상의 그것은 직선이 아닌 쌍곡선 형태를 갖는 것으로 증명이 된 바 있으며, 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 진행되어 왔다. 이러한 연구들을 분류해 보면 크게 영상공간 기반 방법과 대상공간 또는 지상공간 기반의 방법이 있다. 기존의 대표적인 연구들은 성능적인 측면에서 각각의 장단점을 가지고 있다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 기존 방법을 기반으로 통합된 구분적 에피폴라 정렬 기법을 제안하였으며, 또한 제안한 방법을 포함하여 기존의 연구 결과에서 제시된 대표적인 방법들의 성능을 평가하기 위한 5가지의 성능평가척도를 제시하였다. 또한, 다양한 위성영상에 대하여 실험을 수행하고 이를 5개의 척도에 의해 분석을 수행함으로써 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
