[CV] Fitting

computer vision과 image processing에서의 Fitting

목표

computer vision과 image processing에서 Fitting의 주요 목표는

• 관찰된 데이터(이미지, 텍스트, 센서 데이터 등)로부터
• 특정 양이나 구조를
• 가장 잘 설명하는 모델을 선택하는 과정임.

이를 통해 이미지의 특징을 분석하고 다양한 image processing 작업을 수행함.

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주요 기법

1. Least Squares Method (최소 제곱법)

• 설명: Least Squares Method는 관찰된 값과 모델이 예측한 값 간의 제곱 오차 합을 최소화하는 방법임.
• 적용: 직선, 평면 또는 곡선을 점 집합에 fitting할 때 사용됨. 예를 들어, 엣지 감지 후 직선을 fitting하는 데 사용됨.
• 장점: 구현이 간단하고 노이즈와 outlier가 적은 문제에서 효율적임.
• 제한점: outlier에 민감함.

2022.04.28 - [.../Math] - Ordinary Least Squares : OLS, 최소자승법

Ordinary Least Squares : OLS, 최소자승법

2024.06.22 - [Programming/ML] - [Fitting] Total Least Square Regression

[CV] Fitting: Total Least Square Regression

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2. RANSAC (Random Sample Consensus - 무작위 샘플 일치)

• 설명: RANSAC은 데이터의 무작위 샘플링을 사용하여 모델을 fitting하고, 이를 전체 데이터셋에 적용하여 최적의 모델을 찾는 반복적 방법임.
• 적용: 노이즈와 outlier가 많은 데이터에 모델을 fitting할 때 자주 사용됨. 예를 들어, 이미지에서 평면을 추정하거나 스테레오 매칭에서 사용됨.
• 장점: outlier에 강하고 데이터의 대부분이 모델에 잘 맞는 경우 빠르게 수렴함.
• 제한점: 계산 비용이 많이 듦.

2024.06.13 - [Programming/ML] - [ML] RANdom SAmple Consensus (RANSAC)

[ML] RANdom SAmple Consensus (RANSAC)

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3. Hough Transform (허프 변환)

• 설명: Hough Transform은 이미지에서 선, 원, 타원 등의 임의의 기하학적 형태를 감지하는 데 사용되는 기법임.
• 적용: 엣지 감지 후 직선이나 원을 감지하는 데 사용됨. 예를 들어, 차선 인식이나 원형 객체 인식에 사용됨.
• 장점: 노이즈 데이터와 부분 가림 현상이 있는 경우에도 효과적임.
• 제한점: 계산 비용이 많이 듦.

2024.06.13 - [Programming/DIP] - [Fitting] Hough Transform

[Fitting] Hough Transform

 

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image processing에서의 Fitting 활용 사례

1. Edge Detection (윤곽선 감지)
   • 설명: Edge Detection은 이미지에서 경계를 감지하는 작업임.
   • 예시: 이미지에서 선형 특징을 감지하기 위해 Canny Edge Detector를 사용하고, 이후 직선을 fitting함.
2. Object Detection (객체 감지)
   • 설명: Object Detection은 이미지에서 특정 객체를 찾아내는 작업임.
   • 예시: 얼굴 인식에서 얼굴을 감지하고, 각 얼굴의 경계 상자를 fitting함.
3. Image Stitching (이미지 합성)
   • 설명: Image Stitching은 여러 이미지를 하나로 결합하는 작업임.
   • 예시: 여러 장의 이미지를 합쳐 파노라마를 생성하기 위해 이미지 간의 특징 점을 매칭하고 변환 행렬을 fitting함.
4. 3D Reconstruction (3D 재구성)
   • 설명: 3D Reconstruction은 2D 이미지로부터 3D 모델을 재구성하는 작업임.
   • 예시: 여러 시점의 이미지를 사용하여 3D 포인트 클라우드를 생성하고, 이를 통해 3D 모델을 fitting함.

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Fitting 과정

1. Data Collection and Preprocessing (데이터 수집 및 전처리):
   • 이미지 데이터를 수집하고 필요한 경우 전처리 과정을 통해 모델 fitting에 적합하도록 변환함.
2. Model Selection (모델 선택):
   • 수행하려는 작업에 적합한 모델을 선택함.
   • 예: Least Squares Method, RANSAC, Hough Transform 등
3. Model Fitting (모델 fitting):
   • 수집된 데이터를 사용하여 선택된 모델을 fitting함.
4. Model Evaluation (모델 평가):
   • fitting된 모델의 성능을 평가함.
   • 예: 오차 계산, 시각적 검사 등
5. Model Application (모델 적용):
   • fitting된 모델을 실제 image processing 작업에 사용함.

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문제 및 해결 방법

1. Noisy Data (노이즈 데이터):
   • 데이터의 무작위 변동을 처리해야 함.
   • 해결 방법: 노이즈 필터링 또는 강인한 fitting 기법 (예: RANSAC) 사용
2. Outliers (이상치):
   • outlier를 처리해야 함.
   • 해결 방법: RANSAC과 같은 기법 사용 또는 데이터 정제
3. Missing Data (결측 데이터):
   • 결측 데이터를 처리해야 함.
   • 해결 방법: 보간법 (예: 선형 보간, 최근접 이웃 보간) 또는 데이터 보완 방법 (예: GAN 기반 데이터 생성) 사용

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결론

• computer vision 과 image processing 에서 Fitting은 이미지의 특징을 추출하고 다양한 작업을 수행하는 데 매우 중요한 기술임.
• Least Squares Method, RANSAC, Hough Transform과 같은 다양한 Fitting 기법들이 있으며, 각 기법마다 장단점이 존재함.
• 적절한 Fitting 기법을 선택하고 사용하는 것이 image processing 작업의 성능을 높이는 데 중요함.
• 최근에는 딥 러닝 기술을 활용한 Fitting 기법들이 개발되어 더욱 정교하고 강력해지고 있음.