14.1.1 해리스 코너 검출 방법

앞서 13.1절에서 설명한 템플릿 매칭은 입력 영상에서 특정 객체 위치를 찾을 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 그러나 템플릿 매칭은 영상의 크기가 바뀌거나 회전이 되면 제대로 동작하지 않는다는 한계가 있습니다. 이 장에서는 두 영상 사이에 기하학적 변환이 있어도 효과적으로 사용할 수 있는 지역 특징점 기반 매칭 방법에 대해 설명합니다.

영상에서 특징(feature)이란 영상으로부터 추출할 수 있는 유용한 정보를 의미하며 평균 밝기, 히스토그램, 에지, 직선 성분, 코너 등이 특징이 될 수 있습니다. 영상의 특징 중에서 에지, 직선 성분, 코너처럼 영상 전체가 아닌 일부 영역에서 추출할 수 있는 특징을 지역 특징(local feature)이라고 합니다. 영상의 지역 특징 중 코너(corner)는 에지의 방향이 급격하게 변하는 부분으로서 삼각형의 꼭지점이나 연필 심처럼 뾰족하게 튀어나와 있는 부분이 코너가 될 수 있습니다. 코너는 에지나 직선 성분 등의 다른 지역 특징에 비해 분별력이 높고 대체로 영상 전 영역에 골고루 분포하기 때문에 영상을 분석하는 데 유용한 지역 특징으로 사용됩니다. 참고로 코너처럼 한 점의 형태로 표현할 수 있는 특징을 특징점(feature point)이라고 하며, 특징점은 키포인트(keypoint) 또는 관심점(interest point)이라고 부르기도 합니다.