영상처리17 Stereo Vision(스테레오 정합 또는 매칭) Stereo Vision을 공부할 때 인터넷을 많이 뒤져봤지만 제대로 된 소스를 찾기 힘들었다. 어떤 함수를 쓰면 된다고는 하지만 잘 이해도 되지 않고 정보가 많이 부족해서 고생했던 기억이 남았다. 그래서 여기에 기록해 두고 사람들에게 도움이 됐으면 한다. CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState(); BMState->preFilterSize=21; // 5x5에서 21x21까지 BMState->preFilterCap=21;//....뭔지...기억이..-0- BMState->SADWindowSize=21; //스테레오 공부하시는 분들이라면 다 아실거라 생각합니다.(5x5.... 21x21) BMState->minDisparity=1; BMState->numb.. 2010. 7. 26. SURF(Speeded-Up Robust Features) SURF란??? 말그대로 빠르게 강인한 특징점을 찾아보자!!! 이거 아입니까?? 이 논문에서는 SIFT외에도 다른 방법들과 비교를 했는데 최대한 SIFT못지 않게 성능을 유지하면서 계산속도를 향상 시키고자했다 그래서 중요한 속도향상을 위해 제안한 방법들을 요약해보면 1. Integral image를 이용. (4개의 point만 알면 그영역의 면적을 간단하게 바로 계산 가능) 2. 간편화한 Detector와 Descriptor활용 (차원수를 줄임) 3. Contrast를 이용한 간단한 매칭 이렇게 3가지를 들 수 있습니다. 그럼 이제부터 하나씩 파헤쳐 보겠습니다. 주요 속도 상승의 요인인 Integral image - 임의의 크기의 사각형을 일정시간 내에 계산 - I(x)공식을 보면 먼저 영상에 대해서 면.. 2010. 5. 19. SIFT(Scale Invariant Feature Transform) SIFT란??? 간단하게 소개하자면 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 것이다. 이 특징을 뽑아서 뭐하자고??? 물체인식이나 파노라마영상을 만드는 등의 작업을 할 때 특징을 찾을 필요가 있다. SIFT는 크기가 변하든 회전을 하든 상관이 없이 항상 그 위치에서 뽑히는 특징을 찾아내준다. SIFT가 나온 후에 많은 유사 논문들이 쏟아져 나왔지만 여전히 SIFT만큼 성능이 좋은 것은 없다고들 말한다. SIFT는 David Lowe's라는 사람이 2004년에 논문을 제출하면서 알려지게 되었다. 지금부터 어떻게 SIFT가 크기에 불변하고 회전에도 불변한 특징을 뽑아내는지 천천히 정리해보자. 1.Sacle-Space extrema detection Scale(크기)과 Orientation에 불변할 거라 추측되.. 2010. 2. 26. 영상처리에서 쓰는 용어들 AAchromatic 색상이 없음. 색상이 없다는 것은 검정색에서 흰색의 범위에 해당하는 회색을 의미한다. Adaptive algorithm(적응적 알고리즘) 어떤 자료를 그 자료에 대한 사전 지식없이 처리하는 알고리즘. Additive color(부가적 컬러) 서로 다른 주파수 분포를 가지는 빛의 조합으로 생성되는 색상. 기본색상은 빨강, 녹색, 파랑이다. 부가 시스템은 방사성이므로 빛을 생성한다. Affine Transform(어파인 변환) 회전, 전이, 크기 변화와 이들의 조합으로 이루어지는 선형 기하 변환. Algorithm(알고리즘) 어떤 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위한 단계들의 집합. Aliasing(에일리어싱) 영상의 최고 공간 주파수의 두 배 보다 적은 비율로 영상을 샘플링했을 경우.. 2010. 1. 7. 이전 1 2 3 4 5 다음
