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본 논문에서는 고해상도 영상에서 호모그래피를 효율적으로 추정하는 방법을 제안하였다. 호모그래피를 정확하게 추정하는 것은 영상 정합 기술에서 가장 중요한 부분이다. 하드웨어의 급속한 발전으로 고해상도 영상을 쉽게 취득 할 수 있게 되었지만, 데이터의 크기가 증가함에 따라 정확한 일치관계를 추정하는데 많은 계산량이 요구되었다. 또한, 고해상도의 영상에서 확률적으로 부정확한 호모그래피가 추정되는 문제가 발생하였다. 따라서 우리는 원 영상을 각 스케일별로 다운 샘플링한 다수의 영상을 생성하여 각 다운 샘플링된 영상에 해당하는 호모그래피를 추정한 후 투영 오차가 가장 작은 것을 선택하여 원 영상에 적용할 수 있게 보정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 영상을 정합하는 과정에서 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤의 차이가 큰 경우에는 중첩영역의 지역 정보만을 이용하여 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤을 일치시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 3.2M 픽셀의 해상도 영상에서 약 3배, 8M 픽셀의 해상도 영상에서 약 5배 이상 빠른 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 입력 영상의 해상도가 커질수록 제안한 방법의 효과가 더 커진다는 것을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
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1. [단행본] - R. Szeliski / 2005 / Image Alignment and Stitching: A Tutorial, Handbook of Mathematical Models in Computer Vision / Springer
2. [학술지(정기간행물)] - D. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scales-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
3. [학술지(정기간행물)] - M. Fischler / 1981 / Random sample consensus : A paradigm for model fitting with application to image analysis and automated cartography / Communication of the ACM 24 (6) : 381 ~ 395
4. [학술대회논문] - O. Chum / 2002 / Randomized RANSAC with Td,d test / Proc. of the British Machine Vision Conference : 448 ~ 457
5. [학술대회논문] - O. Chum / 2005 / Matching with PROSAC-progressive sample consensus / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 220 ~ 226
2. [학술지(정기간행물)] - D. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scales-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
3. [학술지(정기간행물)] - M. Fischler / 1981 / Random sample consensus : A paradigm for model fitting with application to image analysis and automated cartography / Communication of the ACM 24 (6) : 381 ~ 395
4. [학술대회논문] - O. Chum / 2002 / Randomized RANSAC with Td,d test / Proc. of the British Machine Vision Conference : 448 ~ 457
5. [학술대회논문] - O. Chum / 2005 / Matching with PROSAC-progressive sample consensus / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 220 ~ 226
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