에지 보정을 이용한 ORB SLAM2의 특징점 정합률 개선

Abstract

이미지 인식에 대한 연구의 한 분야로, 물체를 인식하거나 분석할 때 주요 특징점을 추출하고 이미지 간의 정합을 하는 방법이 사용되고 있다. 여기에 사용되는 특징점 추출 알고리즘에는 SIFT, SURF, ORB가 있으며, 그 중 ORB는 주변 공간을 인식하고 분석하여 지도를 생성하고 위치를 추정하는 비쥬얼 SLAM 기술과 함께 자율 주행 기술에 사용된다. 자율 주행의 경우 운전자의 안전은 차량 간 사고 발생과 밀접한 관계가 있기 때문에 이미지 인식 기술이 매우 중요하므로, 보다 빠른 분석과 정확한 처리를 기반으로 위치 추정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 이미지 보정을 통해 입력 이미지에서 많은 특징점을 추출할 수 있게 하며, 키 프레임 생성 조건을 수정하여 새로운 키를 생성하도록 하여, 위치 추정 및 정합 실패율을 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과로 정합률이 43% 향상되었고, 새로운 키 프레임 수도 증가하였다.