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영상 매칭 시스템에 있어서, 기준 영상 및 대상 영상 각각에 대해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 기준 영상으로부터 추출한 상기 특징점과 상기 대상 영상으로부터 추출한 상기 특징점 간의 유클리드 거리를 토대로 전역적 매칭의 후보가 되는 적어도 하나의 제1 매칭쌍을 추출하는 특징점 추출부;상기 제1 매칭쌍을 이용하여 제1 어핀 변환(affine transform) 계수를 추정하고, 상기 제1 어핀 변환 계수를 이용하여 상기 대상 영상의 특징점의 좌표를 상기 기준영상의 좌표체계로 변환하는 좌표 변환부;최적화 기법을 이용하여 지역적 매칭쌍을 선택하기 위한 버퍼의 반지름 및 임계치를 산출하는 파라미터 결정부;상기 기준 영상의 특징점을 기준점으로 하는 상기 버퍼를 토대로, 상기 대상 영상으로부터 지역적 매칭의 후보점이 되는 적어도 하나의 특징점을 선택하고, 상기 후보점과 상기 기준점간의 유사도 거리를 상기 임계치와 비교하여 지역적 매칭의 후보가 되는 적어도 하나의 제2 매칭쌍을 추출하는 지역적 매칭쌍 추출부; 및 상기 제2 매칭쌍을 이용하여 변환모델식을 구성하고, 상기 변환모델식을 토대로 상기 대상 영상을 상기 기준 영상의 좌표체계로 기하보정하는 기하보정부를 포함하는 시스템
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제1항에 있어서,특징점 추출부는 상기 기준 영상 및 상기 대상 영상 각각에 대해 SIFT(Scalar Invariant Feature Transform) 알고리즘을 적용하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 좌표 변환부는 최소제곱법을 이용한 이상치 제거 과정을 통해 상기 적어도 하나의 제1 매칭쌍 중 오매칭쌍을 제거하고, 상기 오매칭쌍을 제거한 나머지 제1 매칭쌍을 이용하여 상기 제1 어핀 변환 계수를 추정하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 파라미터 결정부는 상기 최적화 기법으로 담금질 모사 기법을 사용하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제1항에 있어서,상기 지역적 매칭쌍 추출부는 상기 대상 영상의 특징점들 중 상기 버퍼 내에 위치하는 특징점을 상기 후보점으로 선택하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 지역적 매칭쌍 추출부는 상기 기준점과 각 후보점 간의 방향 벡터에 대한 유클리드 거리 및 공간 거리를 결합하여 상기 유사도 거리를 산출하며, 상기 유사도 거리가 상기 임계치보다 작은 두 특징점을 지역적 매칭을 위한 상기 제2 매칭쌍으로 선택하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 지역적 매칭쌍 추출부는 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍 간의 방향 특성 정보를 토대로 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍 중 오정합점을 제거하고, 상기 기하보정부는 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍 중 오정함접을 제외한 나머지 제2 매칭쌍을 이용하여 상기 변환모델식을 구성하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제1항에 있어서, 상기 기하보정부는 선형식과 비선형식을 결합한 형태인 전역적/지역적 변환모델식을 상기 기하보정을 위한 변환식으로 사용하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제8항에 있어서, 상기 기하보정부는 상기 지역적 변환모델식으로 구간적 선형 함수(piecewise linear function)가 사용하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제9항에 있어서, 상기 기하보정부는 상기 제2 매칭쌍에 상기 구간적 선형 함수를 적용하여 델루누이 삼각망을 구성하고, 상기 삼각망에 대한 제2 어핀 변환 계수를 추정하고, 상기 제2 어핀 변환 계수를 이용하여 상기 삼각망 내에 존재하는 상기 대상 영상의 각 화소의 좌표를 상기 기준 영상의 좌표체계로 변환하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제10항에 있어서, 상기 기하보정부는 상기 전역적 변환모델식으로 전역적 어핀 변환식을 사용하는 것을 특징으로 하는 시스템
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제11항에 있어서, 상기 기하보정부는 상기 삼각망 외각에 존재하는 상기 제2 매칭쌍을 이용하여 제3 어핀 변환 계수를 추정하고, 상기 제3 어핀 변환 계수를 이용하여 상기 대상 영상에서 상기 삼각망이 구성되지 않은 지역의 각 화소의 좌표를 상기 기준 영상의 좌표체계로 변환하는 것을 특징으로 하는 시스템
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영상 매칭 시스템의 영상 매칭 방법에 있어서, 기준 영상 및 대상 영상 각각에 대해 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계;상기 기준 영상으로부터 추출한 상기 특징점과 상기 대상 영상으로부터 추출한 상기 특징점 간의 유클리드 거리를 토대로 전역적 매칭의 후보가 되는 적어도 하나의 제1 매칭쌍을 추출하는 단계;상기 제1 매칭쌍을 이용하여 추정한 제1 어핀 변환(affine transform) 계수를 이용하여 상기 대상 영상의 특징점의 좌표를 상기 기준 영상의 좌표체계로 변환하는 단계;최적화 기법으로 결정된 반지름을 토대로 상기 기준 영상의 특징점을 기준점으로 하는 버퍼를 설정하는 단계;상기 버퍼를 이용하여 상기 대상 영상으로부터 지역적 매칭의 후보점이 되는 적어도 하나의 특징점을 선택하는 단계;상기 후보점과 상기 기준점간의 유사도 거리를, 상기 최적화 기법으로 결정된 임계치와 비교하여 지역적 매칭의 후보가 되는 적어도 하나의 제2 매칭쌍을 추출하는 단계; 및상기 제2 매칭쌍을 이용하여 구성한 변환모델식을 토대로, 상기 대상 영상을 상기 기준 영상의 좌표체계로 기하보정하는 단계를 포함하는 방법
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제13항에 있어서,상기 특징점을 추출하는 단계는, 상기 기준 영상 및 상기 대상 영상 각각에 대해 SIFT(Scalar Invariant Feature Transform) 알고리즘을 적용하여 상기 특징점을 추출하는 단계인 것을 특징으로 하는 방법
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제13항에 있어서,최소제곱법을 이용한 이상치 제거 과정을 통해 상기 적어도 하나의 제1 매칭쌍 중 오매칭쌍을 제거하는 단계; 및상기 오매칭쌍을 제거한 나머지 제1 매칭쌍을 이용하여 상기 제1 어핀 변환 계수를 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제13항에 있어서,상기 최적화 기법은 담금질 모사 기법인 것을 특징으로 하는 방법
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제13항에 있어서,상기 버퍼를 이용하여 상기 지역적 매칭의 후보점이 되는 적어도 하나의 특징점을 선택하는 단계는,상기 대상 영상의 특징점들 중 상기 버퍼 내에 위치하는 특징점을 상기 후보점으로 선택하는 것을 특징으로 하는 방법
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제13항에 있어서, 상기 기준점과 각 후보점 간의 방향 벡터에 대한 유클리드 거리 및 공간 거리를 결합하여 상기 유사도 거리를 산출하는 단계를 더 포함하며, 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍을 추출하는 단계는, 상기 유사도 거리가 상기 임계치보다 작은 두 특징점을 지역적 매칭을 위한 상기 제2 매칭쌍으로 선택하는 것을 특징으로 하는 방법
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제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍 간의 방향 특성 정보를 토대로 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍 중 오정합점을 제거하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 제2 매칭쌍 중 오정함접을 제외한 나머지 제2 매칭쌍을 이용하여 상기 변환모델식을 구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제13항에 있어서, 상기 변환모델식은 선형식과 비선형식을 결합한 형태인 전역적/지역적 변환모델식인 것을 특징으로 하는 방법
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제20항에 있어서, 상기 지역적 변환모델식은 구간적 선형 함수(piecewise linear function)인 것을 특징으로 하는 방법
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제21항에 있어서, 상기 기하보정하는 단계는, 상기 제2 매칭쌍에 상기 구간적 선형 함수를 적용하여 델루누이 삼각망을 구성하는 단계; 상기 삼각망에 대한 제2 어핀 변환 계수를 추정하는 단계; 및상기 제2 어핀 변환 계수를 이용하여 상기 삼각망 내에 존재하는 상기 대상 영상의 각 화소의 좌표를 상기 기준 영상의 좌표체계로 변환하는 단계를 포함하는 방법
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제22항에 있어서, 상기 전역적 변환모델식은 전역적 어핀 변환식인 것을 특징으로 하는 방법
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제23항에 있어서, 상기 기하보정하는 단계는, 상기 삼각망 외각에 존재하는 상기 제2 매칭쌍을 이용하여 제3 어핀 변환 계수를 추정하는 단계; 및상기 제3 어핀 변환 계수를 이용하여 상기 대상 영상에서 상기 삼각망이 구성되지 않은 지역의 각 화소의 좌표를 상기 기준 영상의 좌표체계로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제13항 내지 제24항 중 어느 한 항에 의한 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 컴퓨터에서 실행하는 기록매체
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