컴퓨터 비전을 위한 화상의 특징점 추출(Detection of Feature Points for Computer Vision)

전문가 제언

□ 화상 내의 점이나 선 등의 원시함수의 검출은 컴퓨터 비전을 위한 최초의 처리이며, 여기에 기초로 하여 그 후처리가 진행된다. 컴퓨터 비전은 인간의 시각 기능을 계산기에서 실현하려는 데 목적이 있다. 이의 중요성은 누구나 인식하고 있으나, 실제로 실용화된 기술은 많지가 않다. 그 이유는 이론과 실제의 처리에 있어서 거리가 있다는 점을 들 수 있다.

□ 스테레오 화상이나 동화상으로부터 3차원 복원을 시킬 때는 화상 사이에서 점과 점의 대응을 결정할 필요가 있다. 보통은 계산 비용 때문에 먼저 대응을 취하기 쉬운 점을 선택하여 이들 점 사이의 대응을 결정한다. 이 대응을 취하기 쉬운 점을 특징점, 또는 관심점, 때로는 정점이라 부른다.

□ 전통적인 화상 처리는 일반적으로 에지 검출, 영역분할, 화상수복, 휘도치의 변환 등을 중심으로 하고 있다. 여기서는 컴퓨터의 비전을 위하여 특징점의 추출과 또 다른 점과의 관련 및 그것을 어떻게 하면 추출할 수 있는가에 대하여 현재 가장 잘 쓰이고 있는 Harris 작용소를 중심으로 하여 해설하였다.

□ 어떤 화상 위의 점 p와 다른 화상 위의 점 q의 대응 여부를 결정하기위한 기본적인 잔차제곱의 합에 의한 템 플레이트 매칭에서 국소 관련을 예측할 수 있다. 여기서는 Harris operator를 사용하여 특징점을 찾는 방법에 대한 해설로 행렬식의 평준화와 또 평준화의 스케일에 대하여 설명하였다.

□ Harris 작용소는 행렬식을 2차 이상 미분하여 사용하는 수학적인 처리이다. 여기에 또 미분을 사용하지 않고 단순히 작용소만을 사용하여 특징점을 찾는 식도 아울러 소개하고 있다. 수학적인 식이 많이 소개되었다. 적절히 이용될 수 있기를 기대한다.

저자

Yasushi KANAZAWA ; Kenichi KANATANI

자료유형

학술정보

원문언어

일어

기업산업분류

전기·전자

연도

2004

권(호)

87(12)

잡지명

전자정보통신학회지(A104)

과학기술
표준분류

전기·전자

페이지

696~703

분석자

양*덕

분석물

• 컴퓨터 비전을 위한 화상의 특징점 추출.pdf [268,217 byte]

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