Gaussian Pyramid

 

가우시안 피라미드

 

 

1 : 원영상

2 : 원영상 1/2로 줄인 후 다시 원영상의 크기만큼 복구 후 가우시안 필터 적용

3 : 원영상 1/4로 줄인 후 다시 원영상의 크기만큼 복구 후 가우시안 필터 적용

 

왜 이렇게 원영상을 흐리게 할까?

 

원영상처럼 특징점이 많으면 연산량이 많고, 갯수를 조절하자니 특징점이 충분하게 분포되지 않을 수 있다.

 

원 영상을 흐리게 하게 되면 정말 특출난 특징점 이외에는 다 사라진다.

 

피라미드를 타면서 특징점의 수를 늘려가며 진행하고, 일정 특징점 갯수 이상이 되면 중지한다.

 

가장 가우시안 블러를 많이 씌운 영상부터 역으로 원영상까지 특징점을 찾아온다.

예를들어 10개의 특징점을 찾고싶다하면,,

1/4 : 5개

1/2 : 8개

원영상 : 12개

 

그러면 1/2에서 찾은 영상의 특징점의 좌표를 반환한다. 8개

 

 

가우시안 피라미드를 사용하여 블러를 입히는데

핵심 : 원영상처럼 추출할 특징점이 많으면 연산량이 많아진다

       그래서 블러를 입혀서 특징점을 없애고 단계적으로 원영상으로 복구하면서

       최적의 특징점이 분포되어있는 블러 영상을 찾는다.