드론 촬영 영상 전처리 및 스티칭 워크플로우

1. 영상수집 및 메타데이터 정리

키워드: 수집관리, 메타데이터
드론 촬영 영상 전처리의 첫 단계는 수집관리와 메타데이터 정리입니다. 비행 완료 후 SD카드에서 원본 영상을 SSD로 안전하게 복사하고, 파일명·타임스탬프·GPS 좌표·비행고도·카메라 설정(EXIF) 정보를 포함한 메타데이터 CSV 파일을 자동 생성합니다. 이때 영상断片(clip) 하나당 시작·종료 프레임, 위치정보(위도·경도), 방향(Yaw·Pitch·Roll), 기상·조도 정보(풍속·일사량)를 연동해, 향후 전처리·정합 단계에서 촬영 구간을 정확히 매핑할 수 있도록 준비합니다. 메타데이터는 Pandas 등으로 로드하여 누락·오차(±5m 이상) 발생 구간을 식별하고, 비행 로그(Flight Log)와 대조해 불일치 구간을 재촬영 리스트에 자동 등록합니다. 이 과정을 통해 전체 영상 클립의 일관성과 무결성을 확보하며, 이후 워크플로우 각 단계에서 참조할 수 있는 기준점을 제공합니다.

드론 촬영 영상 전처리 및 스티칭 워크플로우

2. 영상보정 및 노이즈 제거

키워드: 방사보정, 노이즈제거
원본 영상은 조도·색온도·렌즈 왜곡·흐림 현상이 존재하므로, 방사보정(Radiometric Calibration)과 노이즈제거(Denoising) 과정을 순차 적용합니다. 먼저 캘리브레이션판 이미지와 참조 스펙트럼을 이용해 각 프레임의 픽셀별 반사도(reflectance)를 표준화하고, 화이트 밸런스·감마 보정을 수행해 색상 편차를 최소화합니다. 다음으로 OpenCV의 Non-Local Means, BM3D 필터 등 고급 알고리즘을 적용해 센서 노이즈·모션 블러를 제거하며, Kalman 필터를 통해 프레임 간 시간적 일관성도 보장합니다. 렌즈 왜곡(Lens Distortion)은 카메라 캘리브레이션 매개변수를 활용해 배럴·핀쿠션 보정을 적용하고, 눈금판 기반 기하보정(Geometric Correction)을 통해 영상 내 직선이 실제 직선으로 보이도록 왜곡을 보정합니다. 이 과정을 자동화된 스크립트(PyTorch·OpenCV)로 구현해, 대용량 영상 수백 기가바이트를 무인 배치 처리 환경에서 효율적으로 처리할 수 있습니다.

 

3. 영상스티칭 및 지리정합

키워드: 스티칭, 정합
전처리된 프레임은 스티칭(Stitching)과 정합(Registration) 단계로 이어집니다. 먼저 SIFT·ORB 특징점 검출 알고리즘으로 연속 영상 간 겹치는 영역을 탐지한 뒤, RANSAC 기반 호모그래피 계산으로 오버랩을 정밀 매칭합니다. 이후 OpenCV Seamless Cloning·블렌딩(Blending) 기법을 적용해 경계선이 눈에 띄지 않도록 자연스럽게 연결하며, 각 파노라마 타일의 지리적 위치를 메타데이터의 GPS 정보와 연동해 GeoTIFF 태그를 삽입합니다. 이 과정에서 DroneDeploy·Mapillary API를 통해 RTK/PPK 보정 데이터를 반영해 지상 기준점(GCP)과 부합하도록 지리정합(Georeferencing) 작업을 수행하고, QGIS·GDAL 라이브러리를 통해 좌표계(WGS84, UTM-K) 변환을 자동 처리합니다. 최종 파노라마는 DEM 생성·분석 파이프라인에 투입될 수 있도록 그리드 타일(예: 500m×500m) 단위로 분할·저장합니다.

 

4. 자동화 워크플로우 및 품질관리

키워드: 자동화, 품질관리
모든 전처리·스티칭 단계를 유기적으로 연결하기 위해 자동화(Automation)된 워크플로우를 구축합니다. Apache Airflow·Luigi 기반 DAG를 설계해 ‘수집→보정→노이즈제거→스티칭→정합→타일링’ 순으로 태스크 종속성을 정의하고, 각 태스크는 Docker 컨테이너로 패키징해 일관된 실행 환경을 제공합니다. 작업 중 프레임 처리율(프레임/초)·메모리·CUDA 사용량 로그를 수집해 Grafana 대시보드로 시각화하고, 오류(실패율 1% 초과) 발생 시 Slack·이메일 알림을 발송하도록 모니터링 체계를 마련합니다. 품질관리(QA) 차원에서 랜덤 샘플링된 타일을 대상으로 자동 품질 검사 스크립트(해상도, 색상 일관성, 정합 오차 ≤ 0.5m)를 주기 실행하고, 인간 검수 결과와 비교해 품질보증 기준(P0, P1, P2 등급)을 업데이트합니다. 최종 결과물은 S3 레이크하우스 형태로 저장하며, 메타데이터와 실행 로그를 버전 관리(Git LFS) 및 메타데이터 레지스트리로 중앙집중 관리함으로써 재현성과 추적가능성을 보장합니다.