본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.
The objective of this study is to analyze the degree of correspondences among corners found in building facade imagery when the projective transformation parameters are applied to. Additionally, an appropriate corner detection operator is determined through experiments. Modeling of the shape of a building has been studied in numerous approaches using various type of data such as aerial imagery, aerial lidar scanner imagery, terrestrial imagery, and terrestrial lidar imagery. This study compared the Harris operator with FAST operator and found that the Harris operator is superior in extracting major corner points. After extracting corners using the Harris operator and assessing the degree of correspondence among corners in difference images, real corresponding corners were found to be located in the closest distance. The experiment of the projective transformation with varying corners shows that more corner control points with a good distribution enhances the accuracy of the correspondences.
