Transcript 2015-04-01_MATLAB 기하 변환과 영상 정합_조정래

MATLAB을 이용한
디지털영상처리
Chapter 5 기하 변환과 영상 정합
2015. 04. 01. 2009101054 조정래
기본 배경
기하 변환과 영상 정합
동류 스케일링 변환
기하 변환: 영상의 화소 간 공간 관계를 변경.
영상 정합: 기하 변환의 영상처리 응용.
같은 장면의 여러 영상을 정렬시켜 합치는 기술.
동류 회전 변환
← 같은 장소에서 장기간 촬
영한 후 영상 정합하여 얻은
별의 움직임을 담은 사진.
투영 변환
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기본 배경
기하 변환
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기하 변환 - 동류 변환
동류 변환: 거리 비를 유지하는 변환.
매트릭스 곱셈(선형부)과 덧셈(덧셈부)을 하여 변환.
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기하 변환 - 동류 변환
동류 변환의 유형 1
T
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기하 변환 - 동류 변환
동류 변환의 유형 2
T
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기하 변환 - 투영 변환
투영 변환: 영상을 소실점으로부터 투영된 영상으로 변환하는 기법
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기하 변환 - 투영 변환
투영 변환
영상은 일반적으로 한 점 (카메라의 렌즈)으로부터 방사형으로 얻어짐.
이로 인해 영상에 시각 왜곡이 생기고, 이를 되돌리는데 응용.
도로 사진, 도로는 실제로 평행하지만,
시각 왜곡이 생겨 마치 중앙의 한 점(소실점)에서
방사형으로 뻗어 나온 것 처럼 보임
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기하 변환 - MATLAB 코드
maketform: 기하 좌표 변환을 하는 tform 구조체를 만드는 함수
tform = maketform(transform_type, params, …)
transform_type: ‘affine’, ‘projective’, ‘custom, ‘box’, ‘composite’
기하 변환의 종류를 결정.
‘affine’: 동류 변환, ‘projective’: 투영 변환, ‘custom’: 사용자 정의 변환
params: transform_type에 따른 파라미터. transform_type에 따라 내용이 바뀜.
‘custom’: maketform(‘custom’, ndims_in, ndims_out, forward_fcn,
inverse_fcn, tdata)
forward_fcn: 순방향 변환 함수, 원 영상 [w z] → 변환 영상 [x y]
inverse_fcn: 역방향 변환 함수, 변환 영상 [x y] → 원 영상 [w z]
tdata: 변환 매트릭스 T
‘affine’, ‘projective’는 변환 매트릭스 T만 파라미터로 입력하면 됨.
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기하 변환 - MATLAB 코드
imtransform: tform을 이용해 기하 좌표 변환을 실행하는 함수
g = imtransform(f, tform)
f : 영상
tform : 9p.에서 maketform을 이용하여 만든 기하 좌표 변환 구조체.
<예제 5.2> 결과
원본 영상
동류 스케일링
동류 회전
투영
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영상 정합
영상 정합
영상 정합: 같은 장면의 둘 이상의 영상을 정렬하는 기법.
① 같은 장비를 이용, 촬영 시간이 다른 영상들을 정렬
같은 장치로 어느 기간 동안 촬영하여 시간의 흐름에 따른 변화 감지
환경의 변화 감지, 종양의 성장 측정 등에 사용.
② 촬영 시간은 거의 같으나 여러 장치로부터 얻은 영상을 정렬
특징이 서로 다른 장치로 영상을 얻어 하나의 개선된 시각화로 융합하는 것.
MRI 스캔과 PET 스캔을 융합하여 개선된 영상 획득
→ 이를 위해 카메라 각도, 거리, 방향, 센서 해상도, 장면 내 객체의 움직임 등의
차이에 의한 기하적 수차(aberration)를 보완해야 함.
(수차: 상의 뒤틀림)
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영상 정합
영상 정합 절차
① 특징 검출
② 상응하는 특징들 매칭
③ 기하 변환 추정
④ 이 기하 변환을 이용, 영상을 정렬.
영상 특징: 양쪽 이미지 모두에서 식별될 수 있는 임의의 영상 부분. (점, 선, 코너 등)
기하 변환 추정: 상응하는 특징들의 위치를 이용하여 매핑하는 기하 변환 함수 추정.
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영상 정합
cpselect를 이용한 수동 특징 선정 - cpselect(f, g)
좌측: f, 도로 등의 데이터를 보여주는 이진 영상.
우측: g, 같은 지역의 항공사진
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영상 정합
변환 파라미터 추정
(cp2tform)
- 특징 쌍들이 식별 및 매칭된 후
그 특징 쌍들의 위치를 기반으로
기하 변환 함수 추정.
cp2tform:
특징 쌍 집합으로부터 기하 변환
파라미터들을 추정하기 위한 함수
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영상 정합
정렬된 영상 시각화 (visreg)
- 기하 변환 계산을 완료한 후, 두 영상을 함께 시각화.
- 한 영상을 다른 영상 위에 반 투명하게 표시하는 등의 방법 사용.
- 정합되어도 두 영상의 크기가 다를 수 있고, 영상이 경계 밖 화소를 포함하고 있을 수 있음.
(경계 밖 화소의 경우 완전히 투명하게 표시하는 것이 좋음.)
→ 미세한 조정이 필요한 작업.
- visreg: 위의 디테일한 처리를 자동으로 수행하여 시각화 작업을 도와주는 함수
경계 밖
화소
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영상 정합
영역 기반 정합
특징 쌍이 명확하게 보이는 영상의 매칭은 영역 기반 정합을 이용.
① 템플릿 영상이라고 불리는 한 영상이 다른 영상을 돌아다니며 유사성 측정.
② 유사성 척도의 피크가 발견되면 그때의 템플릿 영상을 그 위치에서의 매치라고 부름.
이를 위해 사용하는 유사성 척도는 정규화된 교차상관이 있음. 정규화된 교차상관 γ(x,y)는
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영상 정합
영역 기반 정합
예제 5.7)영상의 부분을 잘라 템플릿 영상으로 이용하기
정규화된 교차상관의 절대값
일치할 수록 밝음.
원본 영상
템플릿 영상
매칭된 템플릿 위치를 표시한 원본 영상
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영상 정합
영역 기반 정합
겹쳐진 부분의 좌측은 잘 맞춰졌지만 우측은
예제 5.8) 카메라 이동에 의해 달라진 영상 정합시키기. 약간 틀어져있는 것을 볼 수 있음. (확대)
이는 두 영상의 기하 관계가 단순 이동만으로
특정 지을 수 없음을 의미.
원본 영상 1
원본 영상 2
영역 기반 정합 영상
템플릿 영상
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영상 정합
영역 기반 정합 - 예제 코드 정보
예제 5.7 코드
예제 5.8 코드
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감사합니다.