Distinct Point Detection : Forstner Interest Operator

본 논문은 수치영상으로부터 Digital Photogrammetry와 Computer Vision 분야에서 위치결정 및 3차원 정보의 자동추출을 위한 기본단계인 Distinct Point 추출기법중 F rsner interest operate에 관한 연구이다. Gradien에 기초한 Forstner interest operator는 Orientation-invariant의 특징을 가지고 있으며 소정의 Subpixel정확도를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 Fostner interest operator에서 얻어진 Comer Points와 Circular Features를 구분하기 위한 방법으로 F-test를 적용하였으며 Nosie가 Forstner interest operator에 미치는 영향을 고찰하였고 실제 사진영상에 Forstner interest operator를 도입하여 실효성에 바탕을 둔 적용 여부를 검증하였다.

The extraction of distinct points such as corner points and circular features is a basic procedure in digital photogrammetry and computer vision. This paper describes the extraction of image features from the raw images (gray value images), especially Forstner interest corner points. The mathematical model of the Forstner interest operator as well as the behavior in the presence of noise are investigated. Experiments with real images prove the feasibility of the Forstner interest operator in the field of Digital Photogrammetry.