영상처리(매트랩 코드 포함) Harris Corner Detector,SIFT Descriptor,Feature Matching using Distance Ratio

1. 이론

영상처리는 컴퓨터 비전의 중요한 분야로, 이미지에서 유용한 정보를 추출하고 분석하는데 필수적인 역할을 한다. 그 중에서도 특징 점 검출과 설명자 생성은 객체 인식, 장면 이해, 이미지 정합 등의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 기술로 활용된다. 이론적 배경을 살펴보면, Harris Corner Detector와 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법이 특히 주목받는다. Harris Corner Detector는 이미지 내에서 코너라고 불리는 강한 특징 점을 검출하기 위한 알고리즘이다. 코너는 이미지의 강도 변화가 급격한 지점을 의미하며, 이러한 지점들은 텍스처 인식과 같은 고차원적 작업에서 중요한 역할을 한다. Harris 코너 검출기에서는 이미지의 gradient 정보를 기반으로 Harris 행렬을 계산하고, 이 행렬의 고유값을 분석하여 코너 점의 유무를 판단한다. 이를 통해 코너가 있는 위치에 대해 강한 반응 값을 가지는 점들을 찾아낼 수 있다. SIFT는 이미지에서 안정적인 특징 점을 추출하고, 각 포인트에 대해 로컬 설명자를 생성하는 방법론이다. SIFT는 다양한 스케일과 회전에서 불변성을 가지는 특징을 찾기 위해 Gaussian 블러를 포함한 차별적 가우시안…(생략)