이동 객체 위치 추정을 위한 저조도 환경에서의 특징점 매칭 방법론

초록

최근 스마트시티, 도시계획, 로봇 공학, 공간정보 등 다양한 분야에서 이동 객체의 위치 추정 기술은 핵심 알고리즘으로 사용될 수 있다는 점에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 영상 기반의 위치추정 방법은 비교적 구현이 간편하고안정적이지만, 저조도 환경에서는 대비 저하와 노이즈로 인해 객체의 특징점을 정확하게 추출 및 매칭 하는 것에 한계가존재한다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서 영상 기반의 위치추정을 위한 특징점 매칭 성능을 향상시키는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서는 대표적인 특징점 매칭 알고리즘 KAZE, ORB, SIFT 그리고 SURF를 이용하여 저조도환경에서 특징점 매칭을 수행하고 그 결과에 대해 비교 분석한다. 다음으로 CLAHE, 미디안 필터 그리고 다운 샘플링의영상 전처리 기법을 이용하여 특징점 매칭 알고리즘과 함께 조합하여 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 ORB 알고리즘과 다운 샘플링의 조합이 평균 92% 이상의 정확도와 최대 0.287초 이하의 처리 시간을 보였다. 이는 다른 전처리 기법및 특징점 매칭 알고리즘 조합 대비 가장 높은 정확도와 함께 우수한 성능을 보여준다.

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