Abstract
In this paper, we propose a new method of improving accuracy of motion estimation in mobile environments, compared with Rosten's algorithm. The present method selects corners as feature points. The Rosten's algorithm uses simple addition and subtraction to detect the corners. Although it has the advantage of faster processing speed, Rosten's algorithm has a drawback of low performance in motion estimation. We use the NCC(Normalized Cross Correlation) coefficients to match the corners, and remove in two steps the outliers of inaccurate matching corners. We compare the proposed algorithm with Rosten's algorithm by applying both to the real images. We find that the proposed method shows better performance than Rosten's algorithm in motion estimation. In addition, we implement the present method on mobile devices and confirm that it works in mobile environments in real time.
본 논문에서는 모바일 환경에서 모션을 추정하기 위하여 특징점을 코너로 선택하고, 기존 코너 검출 알고리즘인 Rosten 알고리즘 보다 모션 추정의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. Rosten 알고리즘은 간단한 덧셈과 뺄셈만으로 코너를 검출함에 따라 처리 속도가 빠른 장점이 있지만, 코너를 매칭하면서 모션추정의 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 우리는 Normalized Cross Correlation(NCC) 계수를 사용하여 코너를 매칭하고, 두 단계에 걸쳐 부정확한 매칭에 의한 외톨이를 제거한다. 기존의 Rosten 알고리즘과 제안하는 알고리즘을 실제 영상에서 실험을 통하여 성능을 비교하고, 실제 모바일 장치의 응용 프로그램에 적용한다. 제안한 알고리즘이 Rosten 알고리즘 보다 더 정확한 모션을 추정해 냄을 실험 결과 확인하였고, 실제 모바일 환경에서도 실시간으로 동작함을 확인하였다.
