[Registration] Homograpy Estimation & Homographic Adaptation

Reference

SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description

Deep Homography Estimation에 관한 모든 것

Deep Image Homography Estimation

[OpenCV][C++] Homography 호모그래피 findHomography getPerspectiveTransform Projective Perspective 차이 warp

Homography $\mathcal{H}$ 란?

호모그래피 (homography)는 서로 다른 카메라 뷰의 영상에 있는 두 평면 사이의 변환 또는 3차원 공간의 평면과 영상에 투영된 평면 사이의 변환행렬입니다.

Homography는 다시 말하면 두 개의 2D 평면 사이의 관계를 나타내는 행렬입니다.

Homographic Adaptation 이란?

Homography Estimation과 Homographic Adaptation은 관련은 있지만 다른 개념입니다:

Homography Estimation:

• 두 이미지 간의 평면 변환 관계를 나타내는 행렬(homography matrix)을 찾는 과정입니다.
• 동일한 평면상의 장면을 다른 시점에서 촬영한 두 이미지 간의 매핑 함수를 구합니다.
• 주로 이미지 정합, 파노라마 생성, 카메라 보정 등에 사용됩니다.

Homographic Adaptation:

• SuperPoint에서 제안된 기법으로, 관심점 검출의 반복성을 향상시키는 방법입니다.
• 입력 이미지에 여러 무작위 호모그래피를 적용하여 다양한 시점과 스케일에서 관심점을 검출합니다.
• 검출된 관심점들을 원본 이미지로 역변환하여 pseudo ground truth를 생성합니다.
• 이를 통해 모델의 도메인 적응력을 높이고, 실제 환경에서의 성능을 개선합니다.

Homographic Adaptation은 Homography Estimation의 개념을 활용하지만, 주로 관심점 검출기의 성능 향상과 자기 지도 학습에 초점을 맞춥니다.