• 제목/요약/키워드: 특징점 추출 및 정합 기법

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빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법 (Efficient Image Stitching Using Fast Feature Descriptor Extraction and Matching)

  • 이상범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권1호
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    • pp.65-70
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    • 2013
  • 최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.

특징점 추적을 통한 다수 영상의 고속 스티칭 기법 (Fast Stitching Algorithm by using Feature Tracking)

  • 박시영;김종호;유지상
    • 방송공학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.728-737
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    • 2015
  • 스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

구조물 검출 네트워크 및 특징점 필터링을 이용한 원격 탐사 영상 정합 (Remote Sensing Image Registration using Structure Extraction and Keypoint Filtering)

  • 성준영;이우주;오승준
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.300-304
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    • 2020
  • 본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

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모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 (Improved Feature Descriptor Extraction and Matching Method for Efficient Image Stitching on Mobile Environment)

  • 박진양;안효창
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.39-46
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    • 2013
  • 최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.

건물의 높이 정보 분석을 위한 WorldView-2 스테레오 영상의 정합점 추출방법 평가 (Evaluation on Tie Point Extraction Methods of WorldView-2 Stereo Images to Analyze Height Information of Buildings)

  • 김예지;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.407-414
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    • 2015
  • 특징점은 주로 높이의 변화가 있는 위치에 존재하여 DSM 생성에 의미 있는 화소일 수 있으며, 정확하고 신뢰할 만한 정합 결과를 도출하는 중요한 역할을 한다. 이러한 특징점을 위성영상 내의 건물에서 추출하고 스테레오 영상 간의 정합을 수행하기 위해 사용자의 주관적인 분석을 통한 방법이 주로 쓰여 왔으나 경제적 및 시간적 비용이 드는 단점이 있다. 이러한 부분을 보완하기 위해 본 연구에서는 건물의 높이 정보를 추출하기 위해서 Harris-affine 특징점 추출기법과 SIFT 서술자를 사용한 스테레오 위성영상의 정합점 추출방법을 제시하였다. Harris-affine 추출기법으로 건물에 존재하는 특징점을 추출하고, 스케일 등의 영향이 적은 SIFT 서술자를 활용하여 효과적으로 정합점을 추출하였다. 또한, 탐색범위를 사용하고 영상 내 정합쌍의 각도를 고려하여 좀 더 효과적인 정합점 추출 방법을 제시하였다. 제안방법으로 추출된 정합점을 사용하여 영상 내에 존재하는 건물의 높이 정보를 실제로 분석하여 제안 방법이 수동 방법과 비교하여 2m 미만의 RMSE 값을 가지는 것을 확인하였다.

상관 윈도우사이의 왜곡을 보정한 특징점 정합 기법 (Feature Point Matching Technique using Adjustment of Distortion between Correlation Windows)

  • 하승태;한준희
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권5호
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    • pp.440-447
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    • 2001
  • 본 논문은 영상과 연관된 3차원 정보로부터 초기 3차원 변환을 유추, 상관윈도우를 변환시켜 정합에 이용하는 새로운 정합기법을 제안한다. 즉, 초기 스테레오 정합 등을 통한 3차원 정보를 추출하고, 인위적인 초기 특징점의 대응을 통해 3차원 변환을 얻으며, 이를 이용해 상관 윈도우의 3차원 변환을 가능하게 한다. 상관 윈도우의 3차원 변환은 기존의 방법이 가지는 영상 흐름의 2차원적인 제한을 이용한 정합방법에 비해 실제 카메라의 변환 유추에 합당하다. 또한 3차원 변환을 통해 정합 대상 점의 탐색범위를 최소화하고 정합의 결과에 신뢰성을 더한다. 실험에서는 다양한 영상의 정합 결과와 기존 방법과의 상관 계수 비교를 통해 본 논문이 제안하는 정합방법의 우월성을 보인다.

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효율적인 특징점 기술자 생성을 이용한 빠른 이미지 스티칭 기법 (Efficient Feature Descriptor Extraction and Matching for Fast Image Stitching)

  • 안효창;신인경;박성현;이용환;이상범
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.626-628
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    • 2012
  • 최근 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 분야로 이미지 스티칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭에서는 특징점을 추출 및 정합이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 효율적인 특징점 기술자 생성을 이용한 빠른 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 실험 결과, 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 향상된 스티칭 이미지를 생성할 수 있었다.

시불변 특징점 추출 및 정합을 이용한 주기 신호의 길이 보정 기법 (A Method to Adjust Cyclic Signal Length Using Time Invariant Feature Point Extraction and Matching(TIFEM))

  • 한아향;박정술;김성식;백준걸
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.111-122
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    • 2010
  • 본 연구에서는 여러 제조 공정에서 발생하는 주기 신호의 불규칙한 길이를 보정하기 위하여 시불변 특징점 추출 및 정합(Time Invariant Feature point Extraction and Matching, 이하 TIFEM)을 이용한 길이보정 알고리즘을 제안한다. 신호 중간에 길이 변동이 발생 하는 주기신호의 경우 정확하게 길이를 보정하기 위해서는 더 많은 수의 특징점이 필요하며, 추출된 특징점은 신호의 패턴 정보를 포함하고 시간과 크기에 불변한 성질을 가져야 한다. 본 연구에서 제안하는 TIFEM알고리즘은 위의 성질을 가지는 신호 고유의 특성을 추출하고 추출한 특성들을 각각 시점에 해당하는 특성 벡터로 구성한다. 구성된 특성 벡터에서 유효한 벡터만을 걸러내어 길이보정을 위한 특징점으로 선정한다. 선정된 특징점들을 정합한 후 구간별로 길이를 보정하여 보다 정확한 주기 신호의 길이보정을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 반도체 공정에서 발생되는 3종류의 신호를 모방하여 생성한 실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

SURF와 지역적 위상 상관도를 활용한 광학 및 열적외선 영상 간 정합쌍 추출 (Matching Points Extraction Between Optical and TIR Images by Using SURF and Local Phase Correlation)

  • 한유경;최재완
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.81-88
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    • 2015
  • 위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

의미 있는 특징점을 이용한 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 기법 (Fast Image Stitching Based on Improved SURF Algorithm Using Meaningful Features)

  • 안효창;이상범
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제19B권2호
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    • pp.93-98
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    • 2012
  • 최근 고성능 디지털 카메라의 발전으로 영상을 쉽게 획득하고, 많은 곳에서 활용하고 있다. 그 중에서 영상을 정합하여 사용하는 이미지 스티칭 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 위성이나 정찰기 등의 군사용 목적 및 의료 영상, 지도 등의 컴퓨터 비전 분야 등에서 활용할 수 있다. 본 논문에서는 영상에서 특징점을 추출하고 이를 정합하는 과정에서 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 사용하는 향상된 SURF 알고리즘 기반의 고속 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 여러 장의 영상에서 정합되는 부분을 찾기 위해 각각의 영상에서 특징점을 추출한다. 각각의 영상에서 추출된 특징점들 중 잡음 등과 같은 오류를 제거하여 의미 있는 특징점을 분류하고 이를 정합하여 연산 처리량을 줄임으로써 이미지 스티칭의 속도를 향상시켰다. 실험 결과 특징점 정합 속도 및 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘 보다 빠르면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.