효과적인 호모그래피 추정을 위한 깊이 정보 기반의 특징점 필터링 방법

초록

이미지 기반의 증강현실 분야에서 가상의 객체를 증강하고자하는 물체의 위치와 방향을 추적하기 위한 방법으로 영상의 호모그래피(Homography)를 활용하는 방법이 있다. 호모그래피는 물체를 촬영하는 위치나 방향에 따른 영상의 변화를 나타내는 값으로, 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 영상의 특징점을 활용한 RANSAC 알고리즘이 주로 활용되고 있다. 그러나 호모그래피를 추정하고자 하는 물체 이외의 배경에 특징점이 많은 경우 호모그래피 추정에 긴 시간이 소요되고 정확한 호모그래피를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 입체정보를 나타내는 깊이 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 영상의 깊이 정보를 이용하여 거리가 먼 영역과 거리가 가까운 영역을 추정하고, 거리가 먼 영역의 특징점을 필터링함으로써 정확한 호모그래피를 추정하고자하였다. 그 결과 호모그래피의 참 정보 비율이 14% 증가하였고 수행 시간과 샘플링 횟수가 60% 감소하였다.