SpaceNet 위성영상을 이용한 딥러닝 기반 초해상화 연구

Abstract

초해상화(Super-Resolution, SR) 기술은 저해상도의 입력 영상으로부터 고품질의 고해상도 영상을 생성하기 위해 사용된다. 특히, 위성의 영상 획득 패널의 특성으로 인해서 일반적으로 저해상도의 위성 영상이 획득되는데, 이때 초해상화를 적용하면 해당 대역에서의 고해상도 위성영상을 생성할 수 있다. 최근 딥러닝(Deep Learning) 기술에 기반한 기법들이 초해상화를 포함한 다양한 연구 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 일반적으로 딥러닝 기법을 활용하기 위해서는 많은 양의 훈련데이터가 필요한데, 현재 연구목적으로 사용될 수 있는 위성영상들이 온라인으로 공개되어 있기 때문에, 이들을 활용한 위성영상 초해상화 연구들(1)이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개된 SpaceNet(2) 대회의 WorldView-3 위성영상 데이터셋을 훈련 데이터로 활용하여, 1.2m급 지상해상도(Ground Sampling Distance, GSD) 입력 RGB 위성영상을 0.3m급 고해상도 영상으로 변환시키는 딥러닝 기반 초해상화 기술을 제안한다. 또한, WorldView-3 데이터셋에 존재하는 고해상도의 전정색(Panchromatic, PAN) 영상을 저해상도 RGB 입력 영상과 함께 네트워크 입력으로 사용하여 네트워크 훈련 시, PAN 영상 입력을 사용하지 않는 네트워크보다 좋은 화질의 고해상도 RGB 입력 영상을 생성할 수 있는 것을 확인하였다.