This dissertation discusses restoration of lunar surface topography with shadows over time. The digital elevation model (DEM) is generated by a gradient of a single image and a stereo image pair from imaging sensor or laser altimeter sensor on the orbiter. These DEMs are affected by intrinsic problems such as stereo noise in the triangulation process or the low spatial resolution of the sparse measurement point. Many image-based techniques are used to enhance the resolution of DEM which can be very challenging as the calculation of each surface point direction vector from one or partially overlapped images requires many assumptions. In this paper, an approach to enhance the resolution of coarse DEM using the information of surface normal extracted from ortho-rectified planetary image dataset is proposed. The surface normal extracted from ortho-rectified planetary image dataset and coarse DEM are well-aligned and the surface normal also offers direction vectors of uniform quality in every surface point. The key to this improvement is the separation of the surface normal as a map to overcome the ambiguity of the role of surface direction information. Using the high-resolution surface normal information, the coarse DEM is optimized to show the characteristic of terrain in the surface normal map. For performance analysis, the result of the proposed method was compared with a DEM generated using Socet Set Next-Generation Automatic Terrain Extraction (NGATE) of BAE Systems. It was demonstrated that the detail of terrain is well estimated in the high-resolution surface normal image and also in the output DEM.
Restoration of surface shape information from planetary images requires planetary reflectance that are affected by many parameters including incidence, emission, and phase angles at each pixel. Complicated relationship between these angles and the terrain shape leads to difficulty in this restoration process. This paper proposes a method to effectively estimate the terrain surface shape using ortho-rectified image dataset taking into account the effect of planetary reflectance. The method extracts the Lambertian reflectance information, which depends only on the incidence angle, from the planetary reflectance by posing a sparse regression problem. This allows for more accurate estimation of the surface normal information. Moreover, this work visualizes the surface normal vector as an image for more intuitive assessment of the quality of the estimation. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in the lunar and Mars surface image dataset.
이 논문은 행성의 반사율을 고려한 다중 영상 데이터 기반 행성 표면 수치 표고 모델을 구축하는 기법에 대해 논의한다. 디지털 수치 표고 모델(DEM)은 행성 또는 달 등의 주위를 공전하고 있는 궤도선의 영상 센서에서 추출된 스테레오 이미지 쌍 또는 레이저 고도계 센서의 측정값을 이용해 제작할 수 있다. 스테레오 이미지 DEM은 삼각측량 프로세스에서 발생하는 스테레오 노이즈, 레이저 고도계 DEM은 측정 간격이 불균일하며 촘촘하지 않음으로 인해 발생하는 낮은 공간 분해능과 같은 문제를 갖는다. 일반적인 영상 기반 DEM 구축 기법은 하나의 영상 또는 부분적으로 겹친 영상에서 표면 법선 정보를 구성하는데, 이 과정에서 이미지가 담아낸 기하학적 형상에 대한 많은 가정과 행성 반사 모델 등과 같은 조건이 필요하다. 본 논문에서는 레퍼런스 DEM에 정사화된 이미지 데이터셋으로부터 표면 법선 정보를 추출하고 기존 DEM과 융합함으로써 스테레오 DEM의 스테레오 노이즈를 줄이거나 낮은 공간 분해능을 가지는 레이저 고도계 DEM의 해상도를 높이기 위한 접근 방식을 제안한다. 정사화된 이미지 데이터셋으로부터 추출한 표면 법선 정보는 낮은 공간 분해능을 가지는 DEM를 이용해 정사화하였기 때문에 이미지 데이터 간의 좌표계가 잘 정렬되어 있으며 모든 이미지 데이터 픽셀에서 균일한 품질의 표면 법선 정보를 벡터 이미지의 형태로 제공한다. 또한 다양한 빛 방향으로부터 획득된 정사화된 이미지 데이터셋으로부터 표면 법선 정보를 구함으로써 알베도에 대한 가정 조건 없이도 표면 법선 정보를 획득할 수 있게 되며, 행성의 DEM 구축 문제를 보다 정확한 표면 법선 정보를 구하는 문제와 표면 법선 정보와 DEM을 융합하는 문제로 나눌 수 있게 되는 장점이 있다. 본 기법에서는 정사화된 고해상도 이미지 데이터셋으로부터 획득한 고해상도 표면 정상 정보를 사용하여 표면 법선 정보 이미지에서 드러나는 지형의 특성이 DEM에 나타나도록 최적화된다. 성능 분석을 위해 제안된 방법의 결과를 BAE Systems의 Socet Set 프로그램의 플러그인인 Next-Generation Automatic Terrain Extraction(NGATE)을 사용하여 생성된 DEM과 비교하였으며, 고해상도 표면 법선 정보 이미지에 드러난 세부 지형 정보가 본 논문에서 제안한 기법에 의해 최적화된 DEM에서도 잘 드러난다는 것을 확인하였다.
행성 표면 이미지에서 표면 법선 정보를 복원하려면 각 픽셀의 입사각, 반사각 및 위상각을 포함한 많은 파라미터의 영향을 받는 정확한 행성 반사율 정보가 필요하다. 이러한 파라미터는 위경도에 의해서 큰 영향을 받는데 일반적으로 특정 지역에 대해 사전에 측정된 값을 사용하기 때문에 임의의 지역의 정확한 행성 반사율 정보를 획득하는 것은 힘들다. 또한 복잡한 행성 반사율은 행성 표면 이미지에 램버시안이 아닌 형태의 노이즈를 추가하여 실제에 가까운 표면 법선 정보를 추출하는데 어려움을 주게 된다. 본 논문에서는 행성 반사 효과를 고려한 정사화된 이미지 데이터셋을 사용하여 지형 표면 형태를 효과적으로 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 희박한 베이시안 학습 문제의 형태를 빌어 입사각에만 의존하는 램버시안 반사에 의한 노이즈를 행성 반사율 모델에서 추출하는 것이며, 이를 통해 보다 정확한 표면 법선 정보의 추정이 가능해진다. 특히 빛 방향이 유사한 적은 수의 이미지 데이터셋으로 표면 법선 정보의 품질을 향상시킴으로써 실제 DEM 구축 문제에서의 표면 법선 정보의 구축이 가능해질 수 있다. 제안된 기법은 달과 화성 표면 영상 데이터셋에 적용하여 검증하였다.
