특징점의 매칭 성능 향상을 위한 고차 라플라시안 가우시안을 사용한 특징점 추출 방법
Feature Point Extraction Using Higher Order Laplacian of Gaussian for Improving Feature Point Matching Performance
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박운상
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000062071
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
컴퓨터 비전 분야에서 이미지 매칭 기술은 가장 기본이면서도 유용한 기법이다. 따라서, 이미지 매칭 기술의 성능을 향상시키기 위한 다양한 연구와 시도가 이루어지고 있다. 그 중 SIFT 알고리즘은 이미지 매칭 기술 연구의 초기부터 주목을 받았던 기술로 현재까지도 뛰어난 성능을 보인다. 하지만 SIFT도 비선형 변환을 포함하는 이미지의 처리에는 제한적인 성능을 보이게 된다. 본 논문에서는 이미지 매칭 기법 중 하나인 SIFT 알고리즘을 살펴보고 SIFT 알고리즘을 구성하는 단계 중 특징점 검출 단계에서 사용되는 가우시안 차 영상을 대체하기 위한 라플라시안 가우시안 방법을 검증한다. 또한, 라플라시안 가우시안을 확장한 고차 라플라시안 가우시안을 제안하고 기존의 가우시안 차 연산의 성능과 고차 라플라시안 가우시안 연산의 성능을 비교 분석하였다. 2차 미분 라플라시안 가우시안과 4차 미분 라플라시안 가우시안을 함께 적용한 특징점 검출 방법으로 SIFT보다 약 2.5배의 매칭율 향상이 있었다.
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