[Registration] Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)

Reference

SIFT 알고리즘

SIFT Keypoint Descriptor

SIFT란? (Scale-Invariant-Feature TRansform)

특징 추출을 이용한 이미지 매칭 기술의 최근 동향 분석

SIFT는 이미지의 크기나 회전이 변해도 동일한 특징점을 추출할 수 있어, 이미지 매칭과 객체 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 널리 사용되고 있습니다.

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)는 이미지에서 특징점을 추출하고 설명하는 강력한 컴퓨터 비전 알고리즘입니다.

SIFT의 주요 특징과 작동 방식은 다음과 같습니다:

• 주요 특징
• 크기, 회전, 조도 변화, 노이즈에 강인한 특징 추출
• 이미지 매칭, 객체 인식, 3D 모델링 등 다양한 응용 분야에서 활용

SIFT는 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 기법이다. SIFT는 입력 영상을 다양한 스케일로 변환하고 gaussian 블러 처리한 이미지 피라미드를 생성한 뒤, Difference of Gaussian (DOG)를 계산하여 겹치는 특징점을 Non-Maximum Suppression을 통해 제거하여 최대 최소의 극점을 가지는 특징점을 찾는다. 이후, 찾은 최댓값과 최솟값을 테일러 급수를 사용하여 보정시킨 뒤 특징점을 검출한다.