원격탐사 분야에서 한 지역에 대한 지속적인 모니터링 수행 혹은 좌표 변환 등의 필요할 때 영상 융합 과정이 필요합니다. 동일 위성(센서)일지라도 정확하게 동일한 궤도로 반복 촬영하기란 쉬운 일이 아니기 때문에 분석 시에는 영상 내 동일 지점을 선택하여 맞춰주는 과정이 필요하기 때문입니다. 이러한 융합은 반드시 동일한 센서, 혹은 동일한 해상도의 데이터만을 이용해야 하는 것은 아닙니다. 해상도가 다른 영상일지라도 영상 융합은 가능합니다.
ENVI 에서는 이러한 영상 융합 기능을 (제목으로 미리 알려드린) Image registration workflow 라는 이름으로 지원하고 있습니다(ENVI classic이라면, 메인 메뉴의 map –> registration 입니다).
이 글에서는 New ENVI의 image registration workflow의 기능을 이용하여 해상도가 다른 두 영상의 융합 과정을 설명하고자 합니다.
사용 데이터는 ExelisVIS社의 홈페이지에서 다운로드가 가능한 해상도 4 m급의 IKONOS 영상(ikonos_4.0m.dat)과 해상도 2.4 m급의 Quickbird영상(quickbird_2.4m.dat)입니다.
Image registration workflow를 실행한 후 나오는 데이터 선택 윈도우에서 base image로는 Quickbird 영상을, warp image로는 IKONOS 영상을 선택합니다. Layer manager에는 두 파일 모두 선택이 되어 있지만, 최초 디스플레이 창에는 Quickbird 영상만이 표현됩니다. IKONOS 파일 앞 체크박스를 선택하여 두 영상을 모두 표현한다면 아래와 같은 모습이 될 것입니다.
두 데이터 모두 지형정보를 포함하기 때문에(geo-referenced) 언뜻 봐서는 매칭이 잘 되는 것 같아 보이지만, 두 영상의 이음새 부분을 확인해보면 정확히 일치하지는 않음을 확인할 수 있습니다. 혹은 투명도 설정을 50%로 할 경우 마치 매직아이와 같이 영상이 다소 애매하게 겹쳐져 있음을 확인할 수 있습니다.
두 영상의 동일 지점 선언(?)은 tie point를 이용합니다. tie point의 설정은 자동과 수동이 모두 가능한데요, 영상에 지형정보가 포함되어 있지 않거나 부정확한 지형정보를 포함한다면 수동 선택을 권장합니다. 다만, 이 예제 파일의 경우 정확한 지형정보를 모두 포함하고 있기 때문에 자동 처리로도 충분히 높은 정밀도의 융합이 가능합니다. 자동 선택 후 다음 단계로 넘어 갑니다.
참고로 tie point의 자동 생성 메써드는 2가지로 나뉘는데요, cross correlation은 일반적으로 많이 사용이 되는 광학영상과 광학영상의 융합에 적합하고, [Cross-Modality] Mutual Information은 이름으로도 유추가 가능하듯, 서로 다른 센서의 융합에 적합합니다. 이를테면, 최근 중요성이 부각되고 있는 SAR영상과 광학영상과의 융합이 되겠지요. 여기서는 물론 cross correlation을 선택합니다. 그러면 아래와 같이 tie points가 선택됩니다.
생성된 review and warp 창에서 switch to warp/switch to base 버튼을 통해 각 영상에서의 tie point위치를 확인할 수 있습니다. show table 버튼을 통해서는 전체 포인트의 위치 및 RMS 에러 값도 확인할 수 있고요. RMS 에러가 높은 point에 대해 수정 혹은 삭제를 해야 할텐데요, 테이블의 error를 선택한 후 마우스 우클릭을 통해 sorting이 가능합니다. 위에서부터 차곡차곡 정리를 하실 수 있습니다. 어느정도 정리가 되었다면, 하단의 preview 박스를 체크하여 base영상 내 warp영상이 잘 warp가 되었는지 확인을 해봅니다. 저는 별도의 수정없이 RMS에러가 높은 10개의 tie point를 삭제했더니 아래와 같이 비교적 매칭이 잘 되고 있습니다. 만족할만한 수준이라면, next를 눌러 마무리를 합니다. 결과 파일인 warped image가 layer manager에 등록되며, 디스플레이 창에 나타납니다.
결과 파일은 ENVI에서 열 수 있는 이미지 파일로도 저장이 되지만, 아래와 같이 ascii파일로도 저장이 가능합니다. 이 결과 ascii파일이 포함하는 내용은 tie point의 좌표값(base image의 x, y 좌표, warp image의 x, y 좌표)입니다. 즉, ‘base와 warp 이미지의 해당 지점을 동일지점으로 간주하여 warp 하였다’라는 의미가 됩니다. 