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Relaxation 알고리즘을 이용한 효율적인 영상 정합

Efficient Image Matching using a Relaxation Algorithm
정보과학회논문지(B) 제25권 제2호, 1998.2, 336-347 (12 pages)
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초록
영상 정합은 컴퓨터 비젼에서 중요한 분야이며 광류(optical flow) 계산, 스테레오 정합, 객체 추적 등 많은 분야에서 사용된다. 본 논문에서는 효율적인 후보 선택 방법을 사용한 Relaxation 라벨링 알고리즘을 이용하여 영상 시퀀스(image sequence)에서 영상들 사이의 특징점 정합 방법을 제안한다. 초기 특징점들은 에지상의 점들 중에서 선택한다. 특징점들의 양립계수(compatibility coerricient)를 정의하고 초기 정합 확률을 계산하기 위해서 다음과 같은 세 가지 특징값들을 정의한다; (1) 밝기값의 표준 편차, (2) 밝기값 평균 차이, (3) 경사도(gradient) 평균 차이. 알고리즘의 계산량과 계산시간을 줄이기 위해서 두 가지 속도 개선 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 구현하고 다양한 영상 시퀀스들에 대해서 실험 하였으며 실험 결과는 영상 정합 방법의 효율성을 보여준다.

Image matching is an important process in computer vision, and it can be used in computing optical flow, stereo matching, object tracking and so forth. In this paper we present a method of feature point matching between sequences of images using a relaxation labeling algorithm with efficient candidate selection. The initial features are selected among edge points. The compatibility coefficients of these feature points are defined and the initial matching probabilities are computed based on three quantities; the standard deviation of intensity, the mean intensity errors, and the mean gradient errors. In order to reduce the computation amount and time, we propose two modified methods. These methods have been implemented and tested with various of image sequences. The matching results show the effectiveness of our method.

목차
요약

Abstract

1. 서론

2. Relaxation 알고리즘

3. 정합 방법

4. 실험 결과

5. 결론

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