• 제목/요약/키워드: AKAZE

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달 지형 영상에서 특징점 검출 및 정합 기법의 성능 비교 분석 (Comparative Performance Analysis of Feature Detection and Matching Methods for Lunar Terrain Images)

  • 홍성철;신휴성
    • 대한토목학회논문집
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    • 제40권4호
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    • pp.437-444
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    • 2020
  • 달 로버의 광학 카메라는 로버의 주행정보와 탐사 지역의 3차원 지형정보를 제공한다. 하지만 대기가 없는 달은 단조로운 지형과 어두운 색조의 토양으로 구성되며, 달의 혹독한 환경에서 로버는 낮은 데이터 저장 용량과 연산 성능을 가진다. 따라서 로버의 안전한 주행과 성공적인 달 탐사를 위해서는 달의 지형 및 환경 특성에 강인한 특징점 검출 및 정합 기법 사용이 검토되어야 한다. 본 연구에서는 달 탐사 로버가 취득한 지형 영상을 대상으로 SIFT, SURF, BRISK, ORB, AKAZE들의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 SIFT와 AKAZE가 달 지형 특성에 강인한 성능을 보여 주었다. AKAZE는 SIFT에 비해 적은 개수의 영상 정합점들을 검출하였으나, 높은 정확도를 가지며 가장 빠르게 영상 정합점들을 검출하였다. 따라서 정확하고 신속한 연산이 필요한 로버 주행 정보 생성에 적합하다. SIFT는 가장 무거운 연산 속도를 보이나, 가장 많은 영상 정합점들을 안정적으로 검출하였다. 달 탐사 로버는 주기적으로 지형 영상을 지구로 전송한다. 따라서 많은 양의 지형 영상을 처리할 수 있는 지구에서 3차원 지형도 구축을 위해 사용하는 것이 적합하다. 본 연구 결과는 향후 달 탐사 로버에서 특징점 검출 기법들의 활용을 위한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

드론 영상을 이용한 특징점 추출 알고리즘 간의 성능 비교 (Performance Comparison and Analysis between Keypoints Extraction Algorithms using Drone Images)

  • 이충호;김의명
    • 한국측량학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.79-89
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    • 2022
  • 드론을 이용하여 촬영한 영상은 소규모 지역에 대하여 고품질의 3차원 공간정보를 빠르게 구축할 수 있어 신속한 의사결정이 필요한 분야에 적용되고 있다. 드론 영상을 기반으로 공간정보를 구축하기 위해서는 인접한 드론 영상 간에 특징점 추출하고 영상 매칭을 수행하여 영상 간의 관계를 결정할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 이용하여 촬영한 주차장과 호수가 공존하는 지역, 건물이 있는 도심 지역, 자연 지형의 들판 지역의 3가지 대상지역을 선정하고 AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘의 성능을 분석하였다. 특징점 추출 알고리즘의 성능은 추출된 특징점의 분포, 매칭점의 분포, 소요시간, 그리고 매칭 정확도를 비교하였다. 주차장과 호수가 공존하는 지역에서는 BRISK 알고리즘의 속도가 신속하였으며, SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 건물이 있는 도심 지역에서는 AKAZE 알고리즘의 속도가 신속하였으며 SURF 알고리즘이 특징점과 매칭점의 분포도와 매칭 정확도에서 우수한 성능을 나타내었다. 자연 지형의 들판 지역에서는 SURF 알고리즘의 특징점, 매칭점이 드론으로 촬영한 영상 전반적으로 고르게 분포되어 있으나 AKAZE 알고리즘이 가장 높은 매칭 정확도와 신속한 속도를 나타내었다.

Robust Features and Accurate Inliers Detection Framework: Application to Stereo Ego-motion Estimation

  • MIN, Haigen;ZHAO, Xiangmo;XU, Zhigang;ZHANG, Licheng
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권1호
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    • pp.302-320
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    • 2017
  • In this paper, an innovative robust feature detection and matching strategy for visual odometry based on stereo image sequence is proposed. First, a sparse multiscale 2D local invariant feature detection and description algorithm AKAZE is adopted to extract the interest points. A robust feature matching strategy is introduced to match AKAZE descriptors. In order to remove the outliers which are mismatched features or on dynamic objects, an improved random sample consensus outlier rejection scheme is presented. Thus the proposed method can be applied to dynamic environment. Then, geometric constraints are incorporated into the motion estimation without time-consuming 3-dimensional scene reconstruction. Last, an iterated sigma point Kalman Filter is adopted to refine the motion results. The presented ego-motion scheme is applied to benchmark datasets and compared with state-of-the-art approaches with data captured on campus in a considerably cluttered environment, where the superiorities are proved.

달 영구음영지역에서 로버 탐사를 위한 저조도 영상강화 및 영상 특징점 추출 성능 실험 (Experiment on Low Light Image Enhancement and Feature Extraction Methods for Rover Exploration in Lunar Permanently Shadowed Region)

  • 박재민;홍성철;신휴성
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권5호
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    • pp.741-749
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    • 2022
  • 달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.

무인항공기 RGB 기준 정사영상을 이용한 특징점 추출 알고리즘 비교 (Comparison of Feature Point Extraction Algorithms Using Unmanned Aerial Vehicle RGB Reference Orthophoto)

  • 이기림;성지훈;정세정;신현길;김도훈;이원희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제44권2호
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    • pp.263-270
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    • 2024
  • 무인항공기와 무인항공기 센서가 다양하게 개발됨에 따라 기존의 항공사진 또는 원격탐사보다 좁은 면적에 대한 정보를 빠르게 업데이트할 수 있다. 하지만 무인항공기 사진측량에서 지상기준점의 획득과 입력은 많은 시간이 소요되며, 지상기준점 측량과 입력이 잘못될 경우 기하 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 지상기준점 획득과 입력의 시간을 줄이기 위해 RGB 기준 정사영상을 제작하고, 다양한 센서의 목적 정사영상에 특징점 알고리즘을 적용하여 비교·평가를 수행하였다. 연구대상지 2곳에 대해 4가지 특징점 추출 알고리즘을 적용했으며, 그 결과 특징점 대비 매칭쌍의 비율은 speeded up robust features(SURF)가 가장 우수하였다. 전체적으로 비교했을 때 accelerated-KAZE(AKAZE) 방법이 가장 많은 특징점과 매칭쌍을 추출했으며, binary robust invariant scalable keypoints(BRISK) 방법이 가장 적은 특징점과 매칭쌍을 추출했다. 본 결과를 통해 센서별 목적 정사영상 기하보정 수행 시 AKAZE 방법이 우수한 것을 확인할 수 있었다.