3-D reconstruction of the underwater acoustic images using the GPS positioning and the image matching technology

Fig.1 Paper title and author

요약

2002년 10월 OCEANS 컨퍼런스에 수록된 paper로, GPS로 자함 위치를 파악하여 side-scan sonar(SSS)의 소나 이미지를 different viewpoint에서 sub-image로 해저 지형과의 거리를 기반으로 해저 지형을 3D reconstruction 한다.

SSS의 소나 이미지에서 grey zone, 즉 맨 처음 신호가 들어오는 거리 지점이 SSS에서 가장 가까운 지형 간의 거리라고 생각할 수 있다. 이를 이용해 ㄹ 자형 기동을 하여 두 지점에서 측정한 거리로 해저 지형의 높이를 계산한다. 여기서 두 측정 포인트에서 어떻게 같은 지점을 측정하는 지에 대한 문제가 있다. 복잡한 소나 이미지에서 어떤 지점이 실제로 같은 포인트를 측정할까? 같은 포인트를 찾는 것은 lack of image texture, object occlusion, acquisition noise 등 다양한 원인에 의해 어려운 task이고, 이에 대해 두 가지 method, are-based 그리고 feature-based method 가 널리 알려져 있다. 이 논문은 새로운 방법으로, multi-step grey-level projective matching with GPS positioning 이라는 method를 제안한다.

서로 다른 경로에서 소나 이미지가 겹치는 영역에 대해서, 두 측정 지점에서 SSS가 정확히 평행하게 스캔했을 가능성은 적다. 이를 motion estimation을 통해 보정하는 다양한 방법들이 개발되었다. 그런데 소나 이미지의 speckle noise에 의해 data corruption이 일어나기 때문에, 이 논문에서는 grey-level projection을 사용해 noise의 영향을 줄인다.

먼저 grey-level projection에서의 이미지 차이를 활용해 azimuthal direction에서의 correction을 수행한다. 이후 computational burden을 줄이기 위해 feature-point extraction을 수행하고, mutual matching으로 두 이미지에서 같은 지점을 찾아낸다.

이 논문은 실험을 통해 그 방법 중간중간의 데이터 처리 과정을 시각적으로 보였고, 최종적인 3D reconstruction 이미지를 보였다.

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참고문헌

Y. Lu and M. Oshima, “3-D reconstruction of the underwater acoustic images using the GPS positioning and the image matching technology,” OCEANS ‘02 MTS/IEEE, 2002, pp. 2273-2278 vol.4, doi: 10.1109/OCEANS.2002.1191984.