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이미지 Edge Line Segmentation 알고리즘을 통한 고속 이미지 스티칭 기법
Fast Image Stitching Based on Image Edge Line Segmentation Algorithm 원문보기

한국방송공학회 2018년도 하계학술대회, 2018 June 20, 2018년, pp.309 - 312  

채호균 (경희대학교) ,  박혜림 (경희대학교) ,  김윤정 (경희대학교) ,  임지헌 (경희대학교) ,  김규헌 (경희대학교)

초록
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지금까지 영상 콘텐츠 제작 기술의 발전은 SD(Standard Definition)에서 시작하여 HD(High Definition)와 FHD(Full High Definition)를 거쳐, UHD(Ultra High Definition)에 이르기까지 화질을 중심으로 이루어져 왔다. UHD 에 이르며 육안으로는 그 이상의 해상도로 제작된 콘텐츠와 구분하는 것이 힘들어졌으며, 이에 영상 콘텐츠 제작은 화질이 아닌 제한된 촬영 장비들로부터 촬영 방법, 영상 화각의 개선 작업 등으로 그 방향을 전환하고 있다. 이의 연장선 상에서 360 도 영상에 대한 기술개발이 활발히 이루어 지고 있다. 방송 분야에서는 360 도 영상의 실시간 스트리밍 적용 가능성이 모색되고 있는데, 이것이 가능 하려면 대량의 동영상 데이터를 실시간으로 스티칭하여 전달하는 기술이 필요하다. 따라서 고속 이미지 스티칭이 가능해질 경우 실시간 동영상 스티칭을 통해 방송 통신 분야에서의 서비스 향상에 기여할 것으로 보인다. 본 논문은 이미지의 edge 정보를 방향성을 가진 데이터로 분할하여 특징점을 추출하고, 이후 가중치를 통한 특징점 매칭으로 기존의 이미지 스티칭 방법 보다 빠른 속도의 알고리즘을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 실험 결과로 알고리즘 수행 시간의 단축으로 고속화된 스티칭 알고리즘을 보인다. 마지막으로 이미지의 edge 정보들 만을 활용한 스티칭 기법의 한계와 그것을 극복하기 위한 방법을 제시한다.
  • 따라서 우리는 기존 영상 처리 알고리즘의 방대한 이미지 스티칭의 실시간 처리를 가능하게 하도록 특징점 추출 및 매칭 과정에서 계산량을 줄일 필요성을 느꼈다. 본 논문에서는 이미지 edge 정보를 기반으로 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법을 수정해 연산 속도를 줄이는 방식을 제안 하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
edge 정보를 추출하기 위해 전처리 작업으로 필요한 과정은 무엇인가? edge 정보를 추출하기 위해 전처리 작업으로 이미지 내의 잡음을 제거하는 Blurring 과정이 필요하다. 이때 Bilateral filter 를 사용하여 사소한 잡음을 제거하고 제안하는 방법에서 필요로 하는 edge 부분만을 강조하였다.
이미지 스티칭 알고리즘에서 각 이미지들의 특징점을 추출한 후 해당 특징점들에 대응하는 좌표들을 연결하는 매칭 작업이 많은 시간을 소요하는 이유는 무엇인가? 이미지 스티칭 알고리즘에서 가장 중요한 것은 각 이미지들의 특징점을 추출한 후 해당 특징점들에 대응하는 좌표들을 연결하는 매칭 작업이다. 하지만 이 과정에서 많은 계산이 필요하기 때문에 시간을 많이 소요하게 된다. 제안하는 방법에서는 기존의 특징점 추출 방법 대신 이 절에서 설명하는 방법을 사용하여 계산량을 줄인다.
방송분야에서 360 도 영상의 실시간 스트리밍이 가능하려면 필요한 기술은 무엇인가? 이의 연장선 상에서 360 도 영상에 대한 기술개발이 활발히 이루어 지고 있다. 방송 분야에서는 360 도 영상의 실시간 스트리밍 적용 가능성이 모색되고 있는데, 이것이 가능 하려면 대량의 동영상 데이터를 실시간으로 스티칭하여 전달하는 기술이 필요하다. 따라서 고속 이미지 스티칭이 가능해질 경우 실시간 동영상 스티칭을 통해 방송 통신 분야에서의 서비스 향상에 기여할 것으로 보인다.
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