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LoG(Laplacian of Gaussian) 연산자를 이용하여 고차 LoG 커널을 생성하는 단계; 및상기 고차 LoG 커널을 이용하여 이미지의 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 이미지의 특징점 추출 방법
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제1항에 있어서, 상기 커널을 생성하는 단계는,LoG 연산자를 순차적으로 미분하여 고차 LoG 연산자를 계산하는 단계; 및상기 고차 LoG 연산자를 기초로 상기 고차 LoG 커널을 생성하는 단계를 포함하는 이미지의 특징점 추출 방법
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제2항에 있어서, 상기 고차 LoG 연산자는,상기 LoG 연산자의 고차 미분 계수인 이미지의 특징점 추출 방법
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제1항에 있어서, 상기 특징점을 추출하는 단계는,상기 고차 LoG 커널을 기초로 스케일 공간을 생성하는 단계; 및상기 스케일 공간에서 현재 픽셀과, 상기 현재 픽셀에 인접한 픽셀들을 비교하여 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 이미지의 특징점 추출 방법
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제4항에 있어서, 상기 스케일 공간을 생성하는 단계는,고차 LoG 연산자에 포함된 σ값을 임의의 상수 k에 대해서 kσ, k2σ, k3σ, k4σ,
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제1항에 있어서, 상기 특징점을 기초로 현재 이미지에 대응하는 이미지를 검색하는 단계를 더 포함하는 이미지의 특징점 추출 방법
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제6항에 있어서, 상기 이미지를 검색하는 단계는,다른 이미지에서 추출한 특징점과 현재 이미지에서 추출한 특징점 간의 유사도가 임계값 이상인 특징점들의 개수를 검색하고, 검색된 특징점들의 개수가 임계값 이상인 다른 이미지를 현재 이미지에 대응하는 이미지로 결정하는 이미지의 특징점 추출 방법
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LoG 연산자를 이용하여 고차 LoG 커널을 생성하고, 상기 고차 LoG 커널을 이용하여 이미지의 특징점을 추출하는 프로세서를 포함하는 이미지의 특징점 추출 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는,LoG 연산자를 순차적으로 미분하여 고차 LoG 연산자를 계산하고, 상기 고차 LoG 연산자를 기초로 상기 고차 LoG 커널을 생성하는 이미지의 특징점 추출 장치
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제9항에 있어서, 상기 고차 LoG 연산자는,상기 LoG 연산자의 고차 미분 계수인 이미지의 특징점 추출 장치
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 고차 LoG 커널을 기초로 스케일 공간을 생성하고, 상기 스케일 공간에서 현재 픽셀과, 상기 현재 픽셀에 인접한 픽셀들을 비교하여 특징점을 추출하는 이미지의 특징점 추출 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는,고차 LoG 연산자에 포함된 σ값을 임의의 상수 k에 대해서 kσ, k2σ, k3σ, k4σ,
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제8항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 특징점을 기초로 현재 이미지에 대응하는 이미지를 검색하는 이미지의 특징점 추출 장치
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제13항에 있어서, 상기 프로세서는,다른 이미지에서 추출한 특징점과 현재 이미지에서 추출한 특징점 간의 유사도가 임계값 이상인 특징점들의 개수를 검색하고, 검색된 특징점들의 개수가 임계값 이상인 다른 이미지를 현재 이미지에 대응하는 이미지로 결정하는 이미지의 특징점 추출 장치
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