영상에서 코너 특징점의 분별력을 가늠하기 위해 그림 14-1을 살펴보겠습니다. 그림 14-1에서 오른쪽에 나타난 A, B, C 부분 영상은 왼쪽 원본 영상에서 추출한 부분 영상입니다. A 부분 영상은 내부 픽셀 값 변화가 크지 않은 평탄한 영역이며, 원본 영상에서 하늘 영역 전체는 모두 A와 비슷한 픽셀 값 분포를 가집니다. B 부분 영상은 하늘과 바다가 만나는 수평선 부근에서 추출되었다는 것을 쉽게 알아차릴 수 있지만, 정확한 x 좌표는 가늠하기 어렵습니다. 반면에 C 영상은 특정 건물이 뾰족하게 튀어나와 있는 부분 영상이며, 원본 영상 오른쪽 산등성이에서 유일한 위치를 찾을 수 있습니다. C 부분 영상에서 뾰족하게 튀어나와 있는 건물이 영상에서 코너 역할을 하며, 코너는 에지나 평탄한 영역에 비해 변별력이 높아서 그 위치를 파악하기 수월합니다.

▲ 그림 14-1 평탄한 영역과 에지와 코너의 분별력 비교

 

영상에서 코너를 찾는 연구는 1970년대 후반부터 활발하게 진행되었습니다. 그중 1988년 해리스(C. Harris)가 개발한 코너 검출 방법은 코너 점 구분을 위한 기본적인 아이디어를 수학적으로 잘 정의하였다는 점에서 큰 의미가 있습니다[Harris88]. 해리스는 영상의 특정 위치 (x, y)에서 Δx와 Δy만큼 떨어진 픽셀과의 밝기 차이를 다음 수식으로 표현하였습니다.