다중 스케일 영상 공간에서 특징점 클러스터를 이용한 영상 스케일 예측
Image Scale Prediction Using Key-point Clusters on Multi-scale Image Space
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초록
본 논문에서는 다중 스케일 영상 공간에서 특징점 검출을 위해 수행되는 반복적인 과정을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상으로부터 특징점을 검출하고, 클러스터 필터를 이용하여 유효한 특징점을 선별하고, 특징점 클러스터를 생성한다. 그리고 특징점 클러스터의 방향 각도를 이용하여 참조 객체를 선별하고, 분산 거리 비율을 이용하여 원 영상의 스케일을 예측한다. 예측한 스케일에 따라 참조 영상의 스케일을 변환하고, 변환된 참조 영상에 대해 특징점 검출을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 다중 스케일 영상을 사용하는 SIFT 방법 및 Scaled ORB 방법에 비해 특징점 검출 시간이 각각 75% 및 71% 향상됨을 알 수 있었다.
Abstract
In this paper, we propose the method to eliminate repetitive processes for key-point detection on multi-scale image space. The proposed method detects key-points from the original image, and select a good key-points using the cluster filters, and create the key-point clusters. And it select reference objects by using direction angles of the key-point clusters, predict the scale of the original image by using the distributed distance ratio. It transform the scale of the reference image, and apply the detection of key-points to the transformed reference image. In the results of the experiment, the proposed method can be found to improve the key-points detection time by 75 % and 71 % compared to SIFT method and scaled ORB method usingthe multi-scale images.
참고문헌 (5)
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- H. Bay, "Speeded-Up Robust Features(SURF)", ECCV (2008)
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- Stefan Leutenegger, "BRISK : Binary Robust Invariant Scalable Key-points", ICCV (2011)
- Zhu, Ye, "Copy move forgery detection based on scaled ORB", Multimedia Tools and Applications, pp.1~13 (2015)