KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 수 있었으며, 모자이킹이 된 영상도 경계선 부분의 이질감이 최소화 되었다.
The ground sample distance of KOMPSAT-3 is 0.7 m for panchromatic band, 2.8 m for multi-spectral band, and the swath width of KOMPSAT-3 is 16 km. Therefore, an image of an area wider than the swath width (16 km) cannot be acquired with a single scanning. Thus, after scanning multiple areas in units of swath width, the acquired images should be made into one image. At this time, the necessary algorithm is called image mosaicking or image stitching, and is used for cartography. Mosaic algorithm generally consists of the following 4 steps: (1) Feature extraction and matching, (2) Radiometric balancing, (3) Seamline estimation, and (4) Image blending. In this paper, we have studied an effective seamline estimation method for satellite images. As a result, we can estimate the seamline more accurately than the existing method, and the heterogeneity of the mosaiced images was minimized.