13. 지역 특징 검출의 기초

1. 특징 검출의 역사 : 지역 특징의 대두

 대응점 찾기 문제를 해결하려면 무엇을 특징점으로 쓸 것인지 결정하는 문제가 생긴다. 이 특징점은 영상의 다른 곳과 두드러지게 달라서 풍부한 정보를 추출할 수 있는 곳이어야 한다.

 지역 특징은 에지에 의존하는 대신 명암 영상에서 직접 검출한다. 따라서 다른 곳과 두드러지게 다르고 풍부한 정보를 가진 위치를 찾는 정교한 연산자를 설계하는 일이 핵심이다. 이러한 방법을 지지한 사람들은 특징의 물리적 의미보다 반복성을 더 중요하게 보았다.

 

 2. 지역 특징의 성질

 

 지역 특징은 대략 <위치, 스케일, 방향, 특징 벡터> 정보로 구성된다. 검출 단계는 위치와 스케일, 기술 단계는 방향과 특징 벡터를 알아낸다. 

 

 특징 벡터를 추출하는 기술 단계는 불변이어야 한다. 매칭 알고리즘은 특징 벡터를 비교하여 비슷한 경우 대응점으로 판단하기 때문이다.

 

 3. 지역 특징 검출 원리

결론적으로 a를 지역 특징으로 삼는 것이 유리하다.