[영상처리] Template Matching: 유사도 측정

Template Matching: 유사도 측정

• (1) Correlation
• (2) Zero-mean correlation
• (3) SSD; Sum of square difference
• (4) NCC; Normalized cross correlation

(1) Correlation

• 템플릿 자체를 필터로 사용하는 Correlation 방식은 문제가 있다.
• Correlation의 결과값은 필터와 영상의 곱으로 이뤄지는데, 영상 자체의 값이 크다면, 결과값도 함께 커지게 된다.

(2) Zero-mean correlation

• Correlation 방식을 보완하기 위해, 원본 영상에서 원본 영상의 평균값을 뺀 영상을 사용한다.
• 여전히 False Detections가 나타날 수 있다.

(3) SSD; Sum of square difference

• Correlation 방식이나 Zero-mean correlation 방식에 비해, False Detection이 나타나지 않는다.
• 수식이 간단하여 계산 속도가 빠르다.
• 하지만, 찾고자하는 부분이 다른 부분보다 어두울 경우, SSD는 밝기 변화와 대조 변화에 민감하기 때문에 결과가 완전히 부정확해질 수 있다.

(4) NCC; Normalized cross correlation

• SSD 방식보다 밝기 변화와 대조 변화에 강건해서, 성능이 좋다.
• 하지만 수식이 복잡하고 계산량이 많아 계산 속도가 느리다.

---

References

1. 디지털영상처리설계 (ICE4027), 인하대학교 정보통신공학과 박인규
2. Digital Image Processing 4th Edition, Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods
3. Computer Vision: Algorithms and Applications 2nd Edition, Richard Szeliski