센서스 변환

1. 본문

센서스 변환(Census Transform)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 기술입니다. 주로 이미지의 지역적인 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 다음은 센서스 변환에 대한 자세한 설명입니다.
센서스 변환의 작동 방식:1. 중심 픽셀 설정: 이미지의 각 픽셀을 중심 픽셀로 설정합니다.

2. 주변 픽셀 비교: 중심 픽셀 주변의 픽셀 값(예: 3x3 또는 5x5 윈도우)을 중심 픽셀 값과 비교합니다.

3. 이진 문자열 생성:

• 주변 픽셀 값이 중심 픽셀 값보다 크거나 같으면 1을 할당합니다.
• 주변 픽셀 값이 중심 픽셀 값보다 작으면 0을 할당합니다.
• 이렇게 생성된 0과 1의 시퀀스를 이진 문자열(비트 문자열)로 연결합니다.

• 조명 변화에 강건함: 픽셀 값의 절대적인 크기가 아닌 상대적인 순서(크기 비교)를 기반으로 하기 때문에 조명 변화나 밝기 차이에 영향을 덜 받습니다. 즉, 이미지의 밝기가 전체적으로 변해도 센서스 변환 값은 상대적으로 덜 변합니다.
• 지역 특징 강조: 픽셀 주변의 패턴을 나타내므로, 텍스처나 에지(경계)와 같은 지역적인 특징을 잘 표현합니다.
• 계산 효율성: 비교 연산과 비트 연산으로 구성되어 있어 계산이 비교적 빠릅니다.

• 스테레오 매칭 (Stereo Matching): 두 이미지(예: 왼쪽 및 오른쪽 시점)에서 동일한 지점을 찾는 데 사용됩니다. 센서스 변환을 통해 각 이미지의 특징점을 설명하고, 이 특징점을 비교하여 서로 대응되는 지점을 찾습니다.
• 특징점 검출 및 설명 (Feature Detection and Description): 이미지에서 고유한 특징점을 찾고, 그 특징점을 주변 영역의 정보를 사용하여 설명하는 데 사용됩니다.
• 이미지 필터링
• 객체 인식