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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유지상
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
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본 논문에서는 주어진 영상에서 건물과 같이 확실하게 두 개의 평면이 구분되는 객체를 이용하여 정합쌍을 분류하고 정합의 성능을 향상시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추출된 정합쌍을 이용하여 K-Means 클러스터링(clustering)을 하고, 클러스터링 결과에 따라 영상을 두 개의 영역으로 분할하게 된다. 분할된 영역에 대하여 각각 호모그래피 행렬을 구하고 그 결과를 비교하여 입력영상의 건물 객체가 세로 방향 경계를 기준으로 두 개의 평면으로 이루어져있는지 아니면 하나의 평면으로 되어 있는지를 판단한다. 두 개의 평면으로 구성이 된 경우 각 평면별로 호모그래피 변환을 통하여 정합쌍을 분류하게 된다. 같은 객체에 대해 촬영 시점이 다른 여러 장의 영상을 가지고 실험을 하여 제안하는 기법이 기존의 정합 기법들보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
목차
제1장 서론 1제2장 특징점 추출 및 서술자 생성 42.1 FAST 기법을 이용한 특징점 추출 42.2 주곡률을 이요한 특징점 추출 개선 82.3 SIFT 특징점 서술자 생성 및 정합 10제3장 시점 변화에 강인한 특징점 정합 기법 123.1 RANSAC을 통한 호모그래피 계산 및 유효성 판단 123.2 K-Means를 통한 클러스터링 143.3 다중 호모그래피 계산 및 비교 153.4 호모그래피 변환을 이용한 정합쌍 분류 17제4장 실험 결과 18제5장 결론 25
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