KCI등재
이동 객체 위치 추정을 위한 저조도 환경에서의 특징점 매칭 방법론
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
505
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
535-542(8쪽)
DOI식별코드
제공처
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 간편하고 안정적이지만, 저조도 환경에서는 대비 저하와 노이즈로 인해 객체의 특징점을 정확하게 추출 및 매칭 하는 것에 한계가 존재한다. 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 저조도 환경에서 특징점 매칭을 수행하고 그 결과에 대해 비교 분석한다. 다음으로 CLAHE, 미디안 필터 그리고 다운 샘플링의 영상 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 기법 및 특징점 매칭 알고리즘 조합 대비 가장 높은 정확도와 함께 우수한 성능을 보여준다.
더보기Technology for estimating the position of moving objects has been the subject of extensive research due to its potential in diverse fields, such as smart cities, urban planning, robotics, and spatial information. Image-based location-estimation methods are relatively simple to implement and stable. However, in low-light environments, there are limitations in accurately extracting and matching feature points of objects due to reduced contrast and noise. This paper presents a framework to enhance feature-matching performance for image-based position estimation in low-light environments. We employed well-known feature matching algorithms such as KAZE, ORB, SIFT, and SURF to perform feature-point matching in low-light environments and analyzed the results. We then combined these algorithms with image-processing techniques like CLAHE, a median filter, and down-sampling to compare their performance. The combination of the ORB algorithm and down-sampling showed an average accuracy of more than 92% and a maximum processing time of less than 0.287 seconds. This combination showed excellent performance with the highest accuracy compared to other combinations of image-processing techniques and feature-point matching algorithms.
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