SIFT
SIFT의 특징:
1.
회전 불변성 (Rotation Invariance):
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SIFT 알고리즘은 이미지 내에서 특정 특징점(keypoint)을 찾을 때, 그 주변의 기울기(gradient)를 계산하고, 가장 우세한 방향(dominant direction)을 기준으로 이미지를 회전시킨다.
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이를 통해 SIFT는 이미지가 어떤 각도로 회전되었더라도 동일한 특징점을 동일하게 감지할 수 있다. 예를 들어, 어떤 물체가 45도 회전했더라도, SIFT는 회전된 이미지에서 여전히 같은 특징점을 찾아낼 수 있다.
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회전 불변성은 SIFT가 회전된 이미지들 간에 일치하는 부분을 정확하게 매칭할 수 있도록 도와준다.
2.
크기 불변성 (Scale Invariance):
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SIFT는 다양한 크기에서 특징점을 찾기 위해 이미지 피라미드를 생성하고, 각 크기에서 특징점을 추출한다. 이렇게 함으로써, 물체가 크기가 달라지더라도(예: 줌 인/아웃) 동일한 특징점을 찾아낼 수 있다.
3.
이동 불변성 (Shift Invariance):
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SIFT는 특징점을 특정 위치에 종속되지 않고, 이미지 내에서 동일한 패턴을 찾는 데 중점을 둔다. 따라서 이미지가 이동되더라도(예: 화면 내에서 위치가 달라지더라도) 동일한 특징점을 감지할 수 있다.
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회전 모호성 감소: SIFT가 특징점을 정렬할 때 가장 우세한 방향에 맞춰 회전시킨다는 점에서 회전 모호성(rotation ambiguity)이 줄어든다. 즉, 회전된 이미지들 사이에서 일치하는 특징점들을 더 쉽게 매칭할 수 있게 된다.
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이미지 매칭 향상: 이로 인해, 회전된 이미지들 간의 매칭이 훨씬 더 정확하게 이루어질 수 있다. 예를 들어, 동일한 물체가 여러 각도로 촬영된 이미지들에서 SIFT는 동일한 부분을 찾아내어 매칭할 수 있다.
SIFT 알고리즘에서 "특징점을 정렬한다"는 말과 "dominant direction을 기준으로 이미지를 회전한다" 의미
SIFT 알고리즘에서의 특징점(Keypoint)
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특징점은 이미지에서 중요한 부분, 즉 패턴이나 모서리와 같은 부분을 의미해. SIFT 알고리즘은 이미지의 특징점을 찾아내고, 이 특징점을 기반으로 이미지 간의 매칭을 수행해.
Dominant Direction (우세한 방향)
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이미지에서 특정 위치(특징점 주변)의 기울기(gradient) 방향을 계산하면, 그 방향들이 여러 개 나올 거야. 이 중에서 가장 빈번하게 나타나는 방향이 dominant direction이야. 즉, 이 위치에서 가장 두드러지는 방향이지.
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예를 들어, 특징점 주변에 선이 있다고 하면, 그 선이 향하는 방향이 이 특징점의 dominant direction이 될 수 있어.
특징점을 정렬한다는 것의 의미
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"특징점을 정렬한다"는 것은 사실 특징점의 방향을 정하는 것을 의미해. SIFT는 각 특징점 주변의 gradient를 계산하고, 이 gradient를 바탕으로 해당 특징점이 어떤 방향을 향하고 있는지를 결정해.
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이렇게 결정된 방향이 바로 그 특징점의 **주요 방향(dominant direction)**이야.
이미지를 회전한다는 것의 의미
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SIFT 알고리즘은 특징점이 위치한 작은 영역(패치)을 가져와서, 이 영역을 dominant direction에 맞추어 회전시켜.
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예를 들어, 특징점의 dominant direction이 45도라면, 그 영역을 45도 회전시켜서 "정상적인" 방향으로 만들려고 하는 거야. 이렇게 하면, 나중에 이 특징점을 다른 이미지와 비교할 때, 두 이미지가 다르게 회전되어 있어도 동일한 기준으로 비교할 수 있게 돼.
왜 이렇게 하는가?
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이렇게 이미지를 회전시켜 정렬함으로써, SIFT 알고리즘은 이미지가 어떤 각도로 회전되었더라도 동일한 특징점을 찾아낼 수 있어. 다시 말해, 회전 불변성을 확보할 수 있는 거야.
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이 과정 덕분에, 서로 다른 각도로 촬영된 이미지에서도 동일한 물체를 효과적으로 매칭할 수 있어.
요약
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특징점을 정렬한다는 것은 특징점 주변의 기울기 방향을 분석해 그 중에서 가장 두드러진 방향(dominant direction)을 기준으로 특징점을 회전시키는 과정이야.
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이미지를 회전한다는 것은 그 특징점이 가진 주요 방향에 맞추어, 특징점을 포함한 작은 이미지를 돌려서 다른 이미지들과의 비교를 용이하게 만드는 과정이야.