영상 스티칭 관점에서 SIFT 특징점 추출시간 감소를 위한 파라미터 분석

문원준; 서영호; 김동욱

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저자정보: 문원준 (광운대학교) 서영호 (광운대학교) 김동욱 (광운대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제4호

발행연도: 2018.7

수록면: 559 - 573 (15page)

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최근 가상현실(VR, Virtual Reality) 등 가장 많은 분야에서 가장 활발히 응용되고 있는 영상매체 중 하나가 전방위 영상 또는 파노라마 영상이다. 이 영상은 다양한 방법으로 획득된 영상들을 스티칭하여 생성하는데, 그 과정에서 스티칭에 필요한 특징점들을 추출하는데 가장 많은 시간이 소요된다. 이에 본 논문은 현재 가장 널리 사용되고 있는 SIFT 특징점을 추출하는 연산시간을 감소하는 것에 목적을 두고 SIFT 특징점들을 추출에 관여하는 파라미터들을 분석한다. 본 논문에서 고려하는 파라미터는 가우시안 필터링에 사용되는 가우시안 커널의 초기 표준편차, 국소극점을 추출하기 위한 가우시안 차영상군의 수, 그리고 옥타브 수의 세 가지이다. SIFT 알고리즘으로는 이 알고리즘을 제안한 Lowe 방식과 컨볼루션 캐스캐이드(convolution cascade) 방식인 Hess 방식을 고려한다. 먼저 각 파라미터 값이 연산시간에 미치는 영향을 분석하고, 실제 스티칭 실험을 수행하여 각 파라미터가 스티칭 성능에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로 두 분석결과를 토대로 성능저하 없이 연산시간을 최소로 하는 파라미터 값들을 추출한다.

#omni-directional image #image stitching #SIFT keypoints #SIFT parameters #Gaussian pyramid

참고문헌 (19)

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Institute for Information & communications Technology Promotion, Technology Development Trend and Market Forecast of VR/AR, Weekly Technology Trends, Vol.1803, July, 2017. D. G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,” International Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-1 10, Jan. 2004, https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94. M. Brown, and D. G. Lowe, “Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features,” International Journal of Computer Vision, V ol.74, No.1, pp.59-73, Aug. 2007, https://doi.org/10.1007/s11263-006 -0002-3. F. C. Huang, S. Y. Huang, J. W. Ker, and Y. C. Chen “High-Performance SIFT Hardware Accelerator for Real-Time Image Feature Extraction,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technolog y, Vol.22, No.3, pp.340-351, Mar. 2012, doi: 10.1109/TCSVT.2011.2 162760. M. Grabner, H, Grabner, and H. Bischof, “Fast approximated SIFT,” Asian Conference on Computer Vision, pp.918-927, 2006, https://doi. org/10.1007/11612032_92.

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