Nonlinear Optimization Method for Multiple Image Registration

In this paper, we propose nonlinear optimization method for feature matching from multiple view image. Typical solution of feature matching is by solving linear equation. However this solution has large error due to nonlinearity of image formation model. If typical nonlinear optimization method is used, complexity grows exponentially over the number of features. To make complexity lower, we use sparse Levenberg-Marquardt nonlinear optimization for matching of features over multiple view image.

다수의 영상 특징점 정합을 위한 비선형 최적화 기법

본 논문에서는 다수의 영상에서 발견된 특징점의 정확한 정합을 위한 비선형 최적화 기법을 제안한다. 영상에서 발견된 특징점은 선형 해법에 의해 다수의 영상간의 변환을 구할 수 있지만 큰 오차를 수반하게 된다. 이는 영상이 생성되는 모델이 비선형이며, 다수시점간의 운동역시 비선형의 형태를 띄기 때문이다. 하지만 다수의 영상의 비선형 최적화는 일반적인 비선형 해법을 도입하였을 때에는 복잡도가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Levenberg-Marquardt 비선형 최적화 방법의 희박해법(Sparse solution)을 이용하여 다수의 특징점간의 변환을 구하는 방법을 보인다.