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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.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 드론 영상의 특징점 추출 알고리즘
3. 특징점 추출 알고리즘 성능 분석
4. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Alcantarilla, P.F., Bartoli, A., and Davison, A.J. (2012), KAZE features, 12th European Conference on Computer Vision, pp. 214-227.
Alcantarilla, P.F., Nuevo, J., and Bartoli, A. (2013), Fast explicit diffusion for accelerated features in nonlinear scale spaces, British Machine Vision Conference 2013, pp. 1-13.
Babri, U.M., Tanvir, M., and Khurshid, K. (2016), Feature based correspondence: a comparative study on image matching algorithms, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7, No. 3, pp. 206-210.
Bay, H., Tuytelaars, T., and Gool, L.V. (2006), SURF: speeded up robust features, European Conference on Computer Vision, Vol. 3951, pp. 404-417.
Choi, H.S. and Kim, E.M. (2019), Automatic geo-referencing of sequential drone images using linear features and distinct points, Korea Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography, Vol. 37, No. 1, pp. 19-28. (in Korean with English abstract)
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