이미지 매칭(Image Matching)이란?

이미지 매칭은 두 이미지가 같은 물체를 포함하고 있는지 확인하는 거다.

이걸 위해 특징(feature)끼리 비교해서 어느 부분이 비슷한지 찾는 과정이다.

 

Process (매칭 과정)

1. Find features
   • 두 이미지에서 피처(특징점)를 추출
     (이전 ORB 같은 걸로 모서리나 중요한 점을 찾아내는 거)
2. Describe each feature
   • 찾은 피처들을 설명자(descriptor)로 표현
     (이 숫자 정보가 있어야 피처들을 비교 가능)
3. Compare the similarity
   • 두 이미지의 피처를 서로 비교, 이게 매칭!
4. Extract good matchings
   • 비슷한 정도를 기준으로 좋은 매칭을 고름

 

What is a good matching? (좋은 매칭의 조건)

• 피처 A와 B가 비슷한 경우 매칭이 좋다고 판단
• 여기서 NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio)라는 걸로 매칭의 질을 평가
  • NNDR은 "가장 가까운 매칭과 두 번째로 가까운 매칭 사이의 거리 비율"을 이용해 좋은 매칭을 찾아내는 거
  • 비율이 낮을수록 좋은 매칭이더. 왜냐면 비슷한 걸 확실히 매칭했을 때는 첫 번째와 두 번째 거리 차이가 커지니까!

 

정리하자면...

1. 두 이미지에서 특징점을 찾아내고,
2. 이 특징들을 숫자로 표현한 다음,
3. 비슷한 특징끼리 매칭해주는 거다.
4. 그리고 NNDR로 얼마나 정확한 매칭인지 평가한다.