14.2.1 크기 불변 특징점 알고리즘

14.1절에서 설명한 코너는 영상이 회전되어도 여전히 코너로 검출됩니다. 그러므로 코너는 회전 불변 특징점이라고 할 수 있습니다. 그러나 영상의 크기가 변경될 경우 코너는 더 이상 코너로 검출되지 않을 수 있습니다. 그림 14-5는 객체의 크기 변화에 따른 코너의 형태 변화를 보여 줍니다. 그림 14-5 왼쪽 그림에서 파란색 사각형 내부는 에지가 급격하게 휘어지는 코너처럼 보입니다. 그러나 영상이 확대되어 그림 14-5 오른쪽 그림처럼 변경되면 같은 크기의 사각형 안에서 코너보다는 에지에 가까운 형태로 관측되는 것을 볼 수 있습니다.

▲ 그림 14-5 영상의 크기 변환에 따른 코너 모습 변화

 

그러므로 크기가 다른 두 객체 영상에서 단순한 코너 점을 이용하여 서로 같은 위치를 찾는 것에는 한계가 있습니다. 그래서 많은 사람들이 크기가 다른 영상에서도 지속적으로 검출될 수 있는 크기 불변 특징에 대해 연구하였고, 그중 가장 대표적인 알고리즘이 SIFT입니다. SIFT는 크기 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform)의 약자이며, 2004년 캐나다의 브리티시 컬럼비아 대학교 로우(D. Lowe) 교수가 발표한 논문에 소개된 방법입니다[Lowe04].