삼각형의 닮음 조건에 기반한 특징점 정합

Abstract

영상처리 과정에서 특징점 정합 시, 특징점 기술 오차로 인하여 잘못된 정합쌍이 계산될 수 있다. 따라서 전체 정합쌍 중에서 올바른 정합쌍을 구분하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 삼각형의 닮음 조건을 이용하여 올바른 정합쌍을 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위하여, 제안하는 방법은 먼저 해리스 코너 검출기로 특징점을 검출하고, 저니키 모멘트를 이용하여 검출된 특징점을 기술한다. 기술된 특징점들은 유사도를 계산한 후에 유사도 기준으로 내림 정렬된다. 그 다음 효과적으로 올바른 정합쌍을 찾기 위해서, 정합쌍 중 유사도가 높은 순서로 세 개의 특징점을 선택하여 사용한다. 제안하는 방법은 세 개의 정합쌍을 이용하여 세 개의 특징점을 꼭짓점으로 갖는 두 개의 삼각형을 만든다. 그런 이유로 올바른 특징점들은 유사도 순서로 내림 정렬된 특징점들 중에서 반복하여 선택되는 세 개의 특징점이 형성하는 삼각형 유사도 조건에 의해 구분된다. 제안하는 방법의 성능을 비교하기 위하여, 제안하는 방법과 기존의 방법에 대한 정확도(Precision), 재현율(Recall) 그리고 정확성(Accuracy)을 계산하였다. 실험 결과로 제안하는 방법은 기존의 방법과 비교하여 정확성이 약 22% 향상되었다.

When feature points are matched in image processing, mismatches of the feature points may be caused by an error of feature descriptor. Thus, it is necessary to distinguish true matched pairs from whole matched pairs. In this paper, we propose a matching method of feature points based on the condition of triangle similarity. To this end, the proposed method first utilizes the harris corner detector for detecting feature points and utilizes the zernike moment for describing the detected feature points. After calculating similarities of the described feature points, the described feature points are sorted in descending order of the similarity. Then, in order to effectively detect true matching pairs, the feature points with top three similarity out of the matching points are initially utilized. By using the three matched pairs, the proposed method makes two triangles composed of the three feature points as vectors. Accordingly, true matching pairs are distinguished by using the condition of triangle similarity of three feature points which iteratively selected in descending order of the similarity of feature points. In order to evaluate the performance of the proposed method, we calculate a precision, a recall and an accuracy of the proposed method and an existing method. As experimental results, The accuracy of the proposed method is improved by 22%, compared with the existing method.