[수치사진측량특론] SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 요약 및 관련 논문 조사

목차

개발배경
알고리즘의 이해
알고리즘의 특징
SIFT를 활용한 국내 연구

본문내용

수치사진측량특론-Project SIFT (Scale Invariant Feature Transform)




개발배경
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❖ 매우 고유한 특징– Good Matching
❖ 상세 서술자 – 높은 고유성
❖ 불변성
　▪ 스케일 – 확대/재배열
　▪ 평면상의 회전
❖ 부분적인 불변성
　▪ 밝기의 변화
　▪ 평면 밖의 회전




개발배경
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❖ SIFT 알고리즘 개요
　▪ 2004년 David G. Lowe에 의해 제안
　▪ SIFT-Scale Invariant Feature Transform

　　✓ 불변한 특징…
　　　- 이미지의 크기
　　　- 회전

　　✓ 부분적인 불변 특징…
　　　- 밝기 값의 변화
　　　- 3D 카메라 시점의 변화
　　　- 폐색, 클러스터, 노이즈

　≪ 사 진 ≫




알고리즘의 이해
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❖ 알고리즘 흐름도

Detector

　1. Scale-space extrema detection
　2. Accurate Keypoint Localization

Descriptor

　3. Orientation assignment
　4. Keypoint descriptor

키워드

알고리즘,   수치사진측량특론,   SIFT,   Scale Invariant Feature Transform