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Mellin transform에서의 다중 물체 이동 검출

Mellin transform에서의 다중 물체 이동 검출
Issue Date
과학기술대학원 정보통신학과
이화여자대학교 과학기술대학원
Image registration is a process finding out the spatial relationship from a pair of images. It has a wide application area in image coding and virtual reality. In recent image communication systems, such as MPEG-4, an encoder sends the entire background scene, and the decoder applies a perspective transformation for each frame reflecting the viewing angle of the camera. And then the docoder overlays foreground image objects. To build a realistic background image for virtual reality, we need to resort to image registration techniques to merge many image patches. The Mellin transform is a well-known method for registrating images which is based on Fourier Transform. It can calculate translation, rotation and scale change of the two images. The accuracy depends on the area of the overlapping images. This thesis analyzes the accuracy of Mellin Transform due to the overlapping area. We also model the effects of moving objects and derive an equation showing the relationship of the objecnt size and the detected correlation peak. This work shows the consequences of the spectrum of the image on the Mellin transform. Lastly, we investigate the optimal solution of the image registration parameters by investigating the image spectrum and noise characteristics. Noise source included non-overlapping areas arising from global motion, image noise, and the motion of objects. We apply the Wiener filter modeling concept to reduce the effect of the noise, and verify the theoretical prediction with experimental results.;MPEG-4와 같은 영상 통신에서는 커다란 배경을 한번만 보내고 필요한 부분만 변환하여 보여줄 수 있다. 이러한 경우 대부분의 경우 영역이 중복되는 두 장의 영상간의 변화관계를 추출하는 영상등록(image registration) 과정이 필요하고 그 중에서 Mellin Transform이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 Mellin Transform으로부터 배경과는 다른 속도로 움직이는 물체가 있는 경우를 모델링하고, 물체의 크기와 배경과 물체의 주파수 스펙트럼이 물에의 이동 검출에 미치는 영향을 정량적으로 분석한다. 본 논문에서 제안된 수식은 Mellin Transform과 비슷한 경향을 나타내면서, 배경과 물체의 이동을 구분하여 검출할 수 있다. 또한 물체가 배경보다 복잡한 영상일 겨우 물체의 크기가 작아도 국부최대치는 더 쉽게 검출되므로 스펙트럼의 영향이 크다는 것을 보였다. 또한 최적화된 영상등록을 할 수 있도록 Mellin Transform을 적용할 떼에 정합되지 않는 부분에서 발생하는 노이즈를 모델링하고 그 영향을 최소화한다.
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