영상처리(매트랩 코드 포함) Harris Corner Detector,SIFT Descriptor,Feature Matching using Distance Ratio
- 최초 등록일
- 2020.12.14
- 최종 저작일
- 2020.06
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목차
1. 이론
1-1) Harris Corner Detector
1-2) SIFT Descriptor
1-3) Feature Matching using Distance Ratio
2. 나의 코드
2-1. Harris Corner Detector
2-2. SIFT Descriptor
3. Feature Matching using Distance Ratio
본문내용
1. 이론
1-1) Harris Corner Detector
영상의 특징점이란?
영상에서 물체를 추적하거나 인식할 때, 영상과 영상을 매칭할 때 가장 일반적인 방법은 영상에서 주요 특징점(keypoint)을 뽑아서 매칭하는 것이다. 특징점을 영어로는 보통 keypoint 또는 interesting point라 부른다.
좋은 영상 특징점(keypoint)이 되기 위한 조건을 적어보면 다음과 같다.
물체의 형태나 크기, 위치가 변해도 쉽게 식별이 가능할 것
카메라의 시점, 조명이 변해도 영상에서 해당 지점을 쉽게 찾아낼 수 있을 것
영상에서 이러한 조건을 만족하는 가장 좋은 특징점은 바로 코너점(corner point)이다. 코너점을 검출하는 과정을 corner detection이라고 하며 대부분의 특징점(keypoint) 추출 알고리즘들은 이러한 코너점 검출을 바탕으로 하고 있다.
영상에서 코너점, 특징점(keypoint)을 찾는 가장 대표적인 방법은 1988년에 발표된 Harris corner detector 이다. Harris corner detector는 Moravec의 방법을 수정 보완한 것으로서, 영상에서 코너(corner)를 찾는 기본적인 아이디어는 아래 그림과 같이 영상에서 작은 윈도우를 조금씩 이동(shift)시켰을 때, 코너점의 경우는 모든 방향으로 영상변화가 커야 한다는 점이다.
출처: Matching with Invariant Features, Lecture Notes 2004
위 아이디어는 원래 1980년 Moravec's corner detector (Moravec, H, "Obstacle Avoidance and Navigation in the Real World by a Seeing Robot Rover", Tech Report CMU-RI-TR-3, Carnegie-Mellon University, Robotics Institute, September 1980)에 나온 내용이다. Moravec은 이 아이디어를 구현하기 위해 영상의 각 픽셀 위치에 대해 윈도우를 수직, 수평, 좌대각선, 우대각선 이렇게 4개 방향으로 1 픽셀씩 이동시켰을 때의......
<중 략>
참고 자료
없음
