CV 기초 용어정리(image stitching 공부를 위한)

이 글에서는 image stitching 논문을 읽으면서 많이 나오는 단어들을 정리한다.

 

1. image alignment

특정 이미지들을 정렬하는 것이다.  사진을 찍는 각도나 방향이 다를 경우 사진이 틀어지는 경우가 있는데 이를 보정하는 것을 image alignment 라고 한다. 이 기술은 image stitching 을 할 때 2개의 이미지의 각도를 조절하는 역할을 한다.

 

 

2. homography 

특정한 이미지를 원근투영 관계를 표현해 주는 과정을 말한다. 즉 2대의 카메라가 하나의 피사체를 다른 방향으로 찍었을 때 그 2개의 이미지의 위치관계를 표현할 수 있게 해 준다. homography 와 projective 는 같은 개념이다.

다른 여러가지 변환에 관한 내용은 아래 링크에서 확인하면 된다.

https://darkpgmr.tistory.com/79

3. image registration

image registration 이란 이미지 프로세스의 한 과정으로써 여러개의 이미지를 하나의 이미지로 합치는 과정이다. 

image stitching 은 key vector 추출, scale 조정,  homography 계산 등등을 거친 후 그 이미지를 통합하는 과정이라고 생각하면 된다.

Registering Aerial Photos Using Point Mapping

4. image stitching

위의 과정들을 거쳐서 서로 다른 시점에서 찍힌 사진들의 공통점을 찾아 한개의 이미지로 만들어주는 것을 image stitching 이라고 한다.

 

5. image warping 

image 처리 과정에서 왜곡(distortion) 을 주는 것을 말한다. 여러개의 연속된 이미지를 stitching 할 때 일반적인 방법으로 붙일 수 없기에 몇몇 이미지들에게 왜곡을 주게 되는데 이를 image warp 라고 한다.

 

자세한 내용은 아래 링크에 가서 보면 된다

https://sonsnotation.blogspot.com/2020/12/16-image-warping.html

[컴퓨터비전] 16. Image Warping

 

6. Robust

Robust 란 통계학에서는 일정한 경향을 크게 벗어나는 값들을 의미한다.

예를 들면 아래와 같은 표를 살펴보자. 1행은 사람, 2행은 해당 사람의 재산을 의미한다.

A	B	C	D	E
30$	25$	33$	40$	28$

위의 재산의 평균값은 31.2 $ 이다. 만약 이 때 F 라는 사람의 재산이 500,000 $ 라면 평균값은 100031.2 $ 가 된다.

이는 평균적인 값을 크게 벗어나게 만드는 값이다. 이러한 것을 robust 라고 한다.

 

이는 cv 분야에서도 비슷하게 적용된다. 사진에서 특이한 노이즈가 발생할 때 특정 알고리즘을 적용할 때 어려움을 주게 되는데 이러한 점들을 robust 라고 하며 noise 와 비슷한 개념이다.

 

https://www.cv-learn.com/20210716-outlier-0/

 

7. SuperPixel

SuperPixel 은 이미지 안에서 유사한 픽셀들을 그룹화하는 것을 말한다. 이러한 superpixel 은 이미지 안에서 물체를 구별해 내야 하는 cv 분야에서 광범위하게 사용된다.

 

출처: SLIC 오리지널 논문

7.  Outlier / Inlier

Outlier는 통계 단어로써 ‘이상치‘, 즉 우리가 기대하지 않았떤 잘못된 데이터를 뜻한다. ‘이상치’는 ‘노이즈’와 다른 의미를 가진다. 우리는 보통 어떤 특정 분포의 데이터를 기대하고 알고리즘을 선택하는데, 노이즈는 우리가 기대한 분포 안에서 나타나는 데이터들간의 변화이고, 이상치는 이 분포를 아득히 뛰어넘어 완전히 다른 분포를 가진다. 따라서 Outlier를 제거한다는 것은 우리가 기대했던 올바른 데이터들만으로 계산을 한다는 것이다.

반대로, 이 outlier가 아닌 올바른 데이터는 inlier라고 한다.

위의 글은 아래 링크에서 가져왔다.

http://www.cv-learn.com/20210716-outlier-0/

 

image stitching 을 공부하면서 image proccess 에 대한 전반적인 정리가 필요함을 느꼈다. 이를 위해 이 포스팅에는 지속적으로 간단한 용어 정리를 추가하고 하나하나 세세한 정리는 따로 포스팅으로 올리도록 하겠다