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컴퓨터 영상 기술에는 크게 영상처리, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 세가지가 있습니다
이 세가지가 각각 뭔지 단 1분 30초만 봐주시면 이해시켜드립니다
추가로 영상 처리와 컴퓨터 비전은 Open CV라는 오픈소스를 많이 사용하고 그래픽스에는 Open GL, Vulcan 등을 주로 사용합니다
OpenCV 설치부터 차근차근 영상처리를 공부해보시고싶은 분들은 제 블로그에서 설치하는 방법부터 차근차근 업로드 중이니 따라해보시면 많은 도움이 될 듯 합니다
https://blog.naver.com/jhonbeetbox/222065167560
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컴퓨터 비전과 영상처리의 차이 – 익플루언서
하지만 ‘영상처리’ 는 영상 자체의 quality 를 높이기 위한 방법을 연구하는 학문이고, ‘컴퓨터 비전’ 은 영상에서부터 유용한 정보를 뽑아내는 기법 …
Source: iskim3068.tistory.com
Date Published: 2/26/2021
View: 8310
컴퓨터 비전(Computer Vision)과 영상 처리(Image Processing …
우선 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 영상을 조작하고 분석하고 인식을 위해서 다양한 방식(확대, 축소, 이동, 편집 등)으로 영상을 처리하는 기술을 …
Source: aliencoder.tistory.com
Date Published: 12/20/2021
View: 1736
컴퓨터 비전(Computer Vision) vs 영상 처리(image processing)
그렇다면, 컴퓨터 비전과 영상 처리.. 과연 어느게 더 큰 개념인지 알아보도록 하겠습니다. 주장 1 : 영상 처리 기술은 컴퓨터 비전의 일부분이다!
Source: dk-kang.tistory.com
Date Published: 8/4/2021
View: 4971
1. 컴퓨터 비전과 영상의 이해 – velog
컴퓨터 비전(computer vision)은 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미있는 정보를 추출하는 방법 · 사람의 눈이 하는 작업을 · 영상 …
Source: velog.io
Date Published: 10/14/2022
View: 936
컴퓨터 비전과 영상처리 – BOOK
쉽게 말하면, 영상처리는 보다 선명하고 좋은 영상을 보기위한 연구를 하는 분야라면 컴퓨터 비전은 영상에서 필요한 정보를 뽑아내는 기술을 연구하는 …
Source: gammabeta.tistory.com
Date Published: 10/21/2022
View: 218
컴퓨터 비전이란? OpenCV 라이브러리로 시작하기
후자의 경우, 컴퓨터 비전은 영상 인식과 같은 고수준의 영상 처리를 지칭한다고 말하기도 합니다. 컴퓨터 비전 기술이 응용되는 분야로는 무엇이 있나요?
Source: media.fastcampus.co.kr
Date Published: 10/17/2022
View: 3492
OpenCV 개요 – 영상 처리, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스에 대하여
영상 처리는 입력 영상을 처리하여 출력으로 처리된 영상을 얻고, 컴퓨터 비전은 기본적인 영상 처리를 바탕으로 영상에서 특정한 정보를 추출하여 처리 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 12/16/2021
View: 4158
3D 영상처리 – Tutorial
그러나 모든 컴퓨터 비전분야에서 머신러닝을 필요로 하지는 않으며 이미지나 센서 신호가 아닌 데이터에서도 머신러닝을 사용할 수 있습니다. 머신 비전(Machine Vision): …
Source: pcl.gitbook.io
Date Published: 4/11/2021
View: 6301
컴퓨터 비전 데이터에 대한 모든 것 – Superb AI
컴퓨터 비전에서 다루는 데이터에는 이미지와 이미지 속 텍스트를 인지하는 영역뿐만 아니라 비디오와 3D 영상도 포함됩니다. 비디오 영상은 엄밀히 …
Source: www.superb-ai.com
Date Published: 7/14/2021
View: 5723
시각지능 (영상 인식 / 컴퓨터 비전 / 영상 처리) – IIP Lab.
시각지능(영상 인식 / 컴퓨터 비전 / 영상 처리). 영상 내에 특정한 물체나 특징점 또는 동작 등의 패턴이 있는지를 판별하는 기술과, 기하학적 정보 및 그 변화 등을 …
Source: iip.sogang.ac.kr
Date Published: 6/8/2022
View: 9001
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주제에 대한 기사 평가 영상 처리 컴퓨터 비전
- Author: 퇴근한개발자
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- Date Published: 2020. 8. 20.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=fXptL6_0U_U
컴퓨터 비전과 영상처리의 차이
컴퓨터 비전과 영상처리의 차이.
두 분야가 상당히 유기적이기 때문에 각 분야의 영역을 오버랩없이 잘라서 정의하기는 어렵다. 하지만 ‘영상처리’ 는 영상 자체의 quality 를 높이기 위한 방법을 연구하는 학문이고, ‘컴퓨터 비전’ 은 영상에서부터 유용한 정보를 뽑아내는 기법을 연구하는 학문이라고 대강 정의 할 수 있겠다.
디지털카메라에는 여러가지 기능들이 많이 있는데, 이걸 예로 들어 말하면, 센서로부터 얻은 신호에서부터 최종 사진을 얻기까지 필요한 신호처리, 필터링(뽀샤시 효과라던가, contrast, color, sharpness 조절, dynamic range 조절 등)이 영상 자체의 quality 를 높이는 작업, 즉 ‘영상처리’의 고유 영역이다. 그리고, 촬영시에 사람의 얼굴을 자동으로 찾는다던가, 눈 감은 것을 감지 한다던가 하는 것은 영상에서 유용한 정보를 뽑아내는 ‘컴퓨터 비전’의 고유 영역이다.
그래서, 영상처리는 sensor level 의 기술이고, 컴퓨터 비전은 application level 의 기술이라고 할 수 있다. 하지만, 영상에서 유용한 정보를 뽑아내는 기술 ‘컴퓨터 비전’ 의 성능에 영상의 quality 가 상당한 영향을 미치기 때문에 ‘영상처리’ 가 빠질 수 없고, 반대로, 영상의 quality 를 높이는 작업인 ‘영상처리’가 고급화 될 수록 영상을 분석해서 어떤 정보를 담고 있는지 파악하는 ‘컴퓨터 비전’이 중요하다. 결국 상보적인 관계인 것이다. 그래서 두 분야의 경계에 있는 산업에서는 두 분야가 구분없이 같이 사용된다.
영상처리와 컴퓨터 비전 모두 알고리즘을 연구하고 구현해서 데모를 보이는 것이 매우 중요하다. 그래서 프로그래밍을 잘 하는 것이 중요하다. 그리고 영상처리/비전에서는 선형대수학과 확률, 통계를 주로 사용하기 때문에 확률 통계 부분의 기본 상식이 바탕이 되어야 한다.
컴퓨터 비전(Computer Vision)과 영상 처리(Image Processing)의 차이점과 머신 비전(Machine Vision)
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주요 개념
컴퓨터 비전(Computer Vision)과 영상 처리(Image Processing)는 상반되는 관계를 가진 개념은 아니다.
컴퓨터 비전(Computer Vision)
우선 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 영상을 조작하고 분석하고 인식을 위해서 다양한 방식(확대, 축소, 이동, 편집 등)으로 영상을 처리하는 기술을 뜻한다. 이러한 과정을 통해 영상에서 의미있는 데이터를 추출해내는 기법을 연구하는 학문이다.
예를 들어 요즘 스마트폰 카메라에서 얼굴 위치를 자동으로 잡아주거나, 딥러닝을 이용해 객체 탐지를 수행하는 것 등이 있다. 하지만 이러한 작업을 수행하기 위해 저품질 영상보다 고품질 영상을 사용하거나 여러 노이즈들을 제거해주는 것이 더 효과적인 결과물 산출에 도움이 될 것이다. 이를 위해 영상 처리(Image Processing)가 사용된다.
영상 처리(Image Processing)
영상 처리(Image Processing)는 신호 처리(Signal Processing)를 이용해 카메라 또는 캠코더로부터 입력된 데이터를 이용하여 상황을 판단하거나 다른 표현으로 변환하는 작업을 수행한다. 즉, 주어진 영상 데이터 자체의 품질(Quality)를 높이는 것에 초점이 맞추어진 학문이다.
따라서 컴퓨터 비전은 상위단인 application level에서 주로 사용되고, 영상 처리는 더 low한 지점에서 데이터를 전처리해주는 sensor level 기술이라 볼 수있다. 결국 두 학문은 상호보완 관계에 있다.
머신 비전(Machine Vision)
더 나아가 머신 비전(Machine Vision)이라는 개념도 있다. 머신 비전은 카메라를 사용하여 획득 한 영상을 처리하여 의도하는 결과를 얻어내는 시스템이다. 머신 비전 시스템을 적용하는 것은 기계에 시각을 부여하는 것으로, 사람에 의해 처리되던 다양한 일들을 자동화하여 기계가 처리하도록 할 수 있다. 제품의 불량 검사, 계수, 치수 측정, 바코드 인식, 문자인식 등 실생활에 적용되고 있다.
이전에 박람회에 갔을 때 특성화고 학생들 부스에서 영상처리에 관련된 프로젝트를 수행한 것을 보았다. 그런데 영상처리는 어떻게 하였나라는 질문에 이미지 프로세싱만 수행했다는 대답이 돌아왔는데, 사실 영상은 동영상(video)만을 말하는 것이 아니라 image 데이터가 들어가는 모든 것을 의미한다. 간혹 혼동하는 사람들이 있는 것 같다.
Fig 1. 다이어그램
참고 자료
https://iskim3068.tistory.com/1
https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Computer-Vision-and-Visual-Recognition
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컴퓨터 비전(Computer Vision) vs 영상 처리(image processing)
제가 지난 포스팅에서, 영상 처리를 위한 CV 컴퓨터 비저닝…이라고 소개를 드렸었는데요!
사실 여기서, 이미지 관련 전공하시거나 공부하셨던 분들이 안계신다면…
별로 궁금하지 않을 질문일 수도 있겠지만…
컴퓨터 비저닝과 영상 처리 기술 어떤게 더 큰 개념인지 궁금해하실 분들도 있을 것입니다.
참고로, 영상이라는 말을… 동영상이라고 인지를 하실 수 있는데요…
사실 영상을 영어로 표현하면, picture, image라는 것을 확인할 수 있습니다.
이러한 영상, 즉 사진들을 여러장 이어서 움직임을 표현 것을…
움직일 동(動) 자를 붙여서 동영상이라고 합니다.
(영상이라고 표현하더라도, 혼돈을 가지시면 안 됩니다.)
그렇다면, 컴퓨터 비전과 영상 처리.. 과연 어느게 더 큰 개념인지 알아보도록 하겠습니다.
주장 1 : 영상 처리 기술은 컴퓨터 비전의 일부분이다!
일단 우리는 컴퓨터 비전을 다뤄야 하는 입장에서…
영상 처리를 하나의 목적으로 사용할 것이기 때문에 더 큰 개념으로 바라볼 수 있을 것입니다.
왜냐하면, 우리는 컴퓨터비저닝을 통해서 영상 인식 등 수준 높은 영상을 활용할 것이기 때문입니다.
영상을 바꾸거나 수정을 하는 이유는…? 단순히 이쁘게 보여주려고, 하는 것이 아니라…
영상 수정을 통해서 사진 속에 물건은 어디있는지… 나아가 그 물건은 무엇인지를 찾아내기 위함이기 때문이다…!
주장 2 : 아니다 컴퓨터 비전이 영상 처리 기술의 일부분이다!
그러나 영상 처리 전문가들이 바라보는 시선은 조금 다를 것입니다.
어쨌든, 컴퓨터 비저닝을 사용하기 위해서는…
영상을 입력받고,, 다시 영상을 출력하는 과정이고…!
무엇이 되었건 영상들 기반으로 컴퓨터 비저닝이 존재하기 때문입니다.
그렇다면 어떻게… 우리는 어떻게 받아들여야 할까요?
그냥… 둘 다 맞고… 비슷한 개념이다!라고! 넘어가시면 되겠습니다.
사실 이것들을 설명드린 이유는… 우리가 갖고 있던 서적 intro에 소개되었던 내용 이기도 하고요……
실제, 이미지 처리 관련 업종에서…
컴퓨터 비저닝 전문가와 영상처리 전문가의 역할이 따로 있기 때문에 설명을 드린 것입니다.
개인적인 생각으로,
영상 처리 전문가는 포토샵이나 일러스트 등을 사용하는 예술 프로그래머이고
컴퓨터 비전 전문가는 파이썬이나 c++을 사용하는 일반 프로그래머이기 때문에…
아무래도 영상 처리 하나만을 두고 본다면, 컴퓨터 비저닝의 한계가 있지 않을까 싶습니다.
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컴퓨터 비전과 영상처리
보통 전기전자공학에서 영상을 다루는 분야는 크게 영상처리(Image Processing) 분야와 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야가 있다.
영상처리 분야는 주로 영상의 해상도 향상, 압축, 전송 등을 연구하고 통신과 연관되어 있다고 볼 수도 있다. 하지만, 컴퓨터 비전은 영상으로부터 특정한 정보를 추출하는 것으로 주로 제어, 로봇, 자동화 분야에서 사용된다.
쉽게 말하면, 영상처리는 보다 선명하고 좋은 영상을 보기위한 연구를 하는 분야라면 컴퓨터 비전은 영상에서 필요한 정보를 뽑아내는 기술을 연구하는 분야이다. 같은 영상을 다루지만 추구하는 목적이 다르다.
컴퓨터 비전이 적용되어 일상생활에서 쉽게 볼수 있는 것은 지문인식 장치와 주차장의 자동차 번호판 인식 장치이다. 자동차 번호판 인식 장치는 움직이는 동영상에서 자동차의 번호판만을 찾아내고 그 번호판의 영상을 숫자로 변환시키는 복잡한 컴퓨터 비전 기술이 사용된다.
영상은 기본적으로 데이터의 크기가 크고 또한 컴퓨터 비전에서는 그것을 실시간으로 처리해야 하기 때문에 많은 연산을 빠른 속도로 처리할 수 있는 컴퓨터가 필요하다. 컴퓨터의 CPU만으로는 연산용량이 부족하기 때문에 전용 가속 하드웨어를 사용하기도 한다.
컴퓨터 비전 분야는 아직도 발전해야 할것이 많고 현재도 발전하고 있는 분야이다. 컴퓨터 비전 기술이 어느정도 완성된다면 인터넷이나 컴퓨터 만큼은 아니더라도 사회에 아주 큰 영향을 줄 것 같다.
예를 들면, 학교에서 출석을 부르거나 학생증을 찍을 필요없이 카메라로 찍기만 하면 누가 출석했는지 자동으로 알수도 있다. 스포츠 경기장의 심판도 대체될 수 있다. 로봇과 결합하면 인간이 할수 있는 단순 작업을 대부분 할수 있을 것이다.
인간이 처리하는 감각에서 시각이 약 80%를 차지하는 만큼 시각이 매우 중요하다. 이러한 시각을 자동화 하는 것이 컴퓨터 비전이고 그 만큼 인류사회에 미치는 영향은 클 것이다.
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컴퓨터 비전이란? OpenCV 라이브러리로 시작하기
테슬라 자율주행부터 아마존고까지 : 컴퓨터비전 OpenCV 라이브러리로 시작하기
사람의 얼굴을 인식해 초점을 자동으로 맞춰 주는 카메라 어플리케이션부터, 번호판을 인식하는 주차장 기계, 인간의 손을 거치지 않는 테슬라의 자율 주행 자동차까지. 이 모든 것들의 공통점은 무엇일까요? 바로 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술이 활용된 사례입니다.
[뉴스] 컴퓨터 비전의 원리와 유용한 데이터 집합 및 모델컴퓨터 비전(Computer Vision)은 무엇인가요?
컴퓨터 비전이란 컴퓨터를 활용하여, 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 방법을 연구하는 학문을 말합니다. 쉽게 말하면, 사람이 눈으로 사물을 보고 인지하는 과정을 컴퓨터가 하게끔 만들어 주는 학문이라고 할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 기술이 적용되는 과정을 예를 들어 이해해볼까요. 빨간색 사과 이미지를 컴퓨터가 ‘사과’라고 인지할 수 있도록 프로그래밍을 한다고 해봅시다. 우리는 ‘사과’라는 대상에 대한 정보로 ‘둥글다’, ‘빨갛다’를 컴퓨터에게 입력할 수 있을 겁니다.
그렇다면 ‘둥글다’와 ‘빨갛다’라는 정보를 어떻게 정의할 수 있을까요? 또한 비슷한 모양으로 둥글고 빨간색 성질을 지닌 자두 이미지에 대해서는 사과가 아니라고 어떻게 인식하게 만들 수 있을까요? 혹은 단일한 컬러의 배경이 아닌, 복잡한 배경 위에 놓인 물체의 이미지나 여러 개체가 뭉쳐 하나의 이미지에 포함되어 있을 때는 어떻게 사과라고 인지할 수 있을까요? 이처럼 인간이 사물을 인지하는 행위를 컴퓨터 비전 기술로 구체화 시키는 것은 꽤나 복잡하고 까다로운 과정입니다.
컴퓨터 비전과 영상 처리는 어떻게 다른가요?
참고로 컴퓨터 비전 분야에 종사하지 않는 사람들이 흔히 말하는 영상과 컴퓨터 비전 분야에서 ‘영상’은 지칭하는 것이 전혀 다릅니다. 컴퓨터 비전에서의 ‘영상’은 정지 영상, 즉 사진 한 장을 의미하기 때문입니다. 그렇다면 컴퓨터 비전과 영상 처리는 어떤 차이가 있을까요?
컴퓨터 비전과 영상 처리가 어떻게 다른지, 분야의 포함 관계에 대해서는 연구자마다 관점이 조금씩 다릅니다. 그중 하나는 영상 처리는 컴퓨터 비전을 위한 전처리 작업이라고 보는 것이고, 다른 하나는 영상 처리는 영상을 다루는 모든 학문과 응용을 일컫는다고 보는 관점입니다. 후자의 경우, 컴퓨터 비전은 영상 인식과 같은 고수준의 영상 처리를 지칭한다고 말하기도 합니다.
컴퓨터 비전 기술이 응용되는 분야로는 무엇이 있나요?
영상의 화질 개선
객체 검출 및 영상 분할
얼굴 인식, 문자 인식 등 각종 인식
컴퓨터 비전 기술은 다양한 분야에서 연구 및 응용되고 있습니다. 카메라로 앱으로 사진을 찍으면 더 선명하게 혹은 명암 차이를 주어 효과를 주는 기능, 공장에서 컨베이어 벨트를 통해 움직이는 수많은 제품 중 불량을 검사하고 위치 확인 및 측정을 통해 자동으로 분류하는 자동화 공정 등이 대표적입니다.
무인상점으로 운영되는 ‘아마존고(amazongo)’와 테슬라의 자율주행 시스템도 컴퓨터 비전 기술이 응용된 사례입니다. 실시간으로 입력되는 영상을 객체와 배경으로 컴퓨터가 자동 분할하여 객체와 배경을 인식합니다. 손님이 어떤 물건을 집었는지, 도로 상황이 현재 어떤 상태인지 컴퓨터가 알아서 인식하고 이후 행동을 지시하는 방식이죠.
[뉴스] 인터넷보다 빠른 아마존 고에서 쇼핑하기 [패스트캠퍼스 미디어 더 보기] 테슬라가 잘 나가는 4가지 이유OpenCV 라이브러리는 무엇인가요?
OpenCV란 컴퓨터 비전 또는 머신러닝 오픈소스 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전 기술을 구현하기 위해 필요한 알고리즘을 모아두었다고 볼 수 있죠. OpenCV는 학교에서 교육용으로, 회사에서 상업용으로 제품을 만들 때 활용해도 무방하다는 장점이 있습니다. 또한 컴퓨터 비전과 관련된 이론 및 수학 기초가 조금 부족하더라도, OpenCV 함수를 불러와 필요한 기능을 직접 구현할 수 있다는 점도 편리합니다.
라이브러리를 설치하고 체험하는 걸로 끝나는 튜토리얼 수준의 OpenCV 강의에 늘 갈증을 느끼지 않았나요? 그렇다면 지금 패스트캠퍼스에서 온라인으로 OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전의 기초부터 활용까지 단계별로 만나보세요.
100개 이상의 미니 실습과 단계별 9개 프로젝트 실습이 준비되어 있을 뿐만 아니라 강사님이 선별한 Transformer 및 Graph 기반 연구 논문들을 바탕으로 High-level Vision 관련 최신 기술을 학습하고 코드로 구현까지 배워보실 수 있습니다.
OpenCV 개요 – 영상 처리, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스에 대하여
오늘날 스마트폰의 급격한 보급 덕분에 언제 어디서나 누구든지 쉽게 영상을 촬영할 수 있고, 그것을 활용하고 처리하는 능력이 무엇보다 중요한 시대가 도래하였습니다.
또한, 기존에 바코드를 인식하는 기술 수준에서 얼굴인식, 홍채인식, 영상 내 사물 인식 등 첨단 영상 처리와 컴퓨터 비전이 발전하고 있습니다.
초보자가 영상 처리 알고리즘을 실제로 구현하는 것은 매우 힘든 일이기 때문에, 영상 처리를 쉽게 사용할 수 있도록 만든 라이브러리가 필요합니다.
OpenCV는 영상 처리용 오픈소스 라이브러리로 영상 처리와 관련된 많은 함수가 구현되어 있습니다.
본격적인 OpenCV 활용을 다루기에 앞서 영상 처리 분야와 영상의 형성 과정 또, 디지털 영상의 표현에 대해 알아볼 것입니다.
3D 영상처리
3D 영상 처리를 위한 라이브러리로는 PCL(Point Cloud Library, n.d.), Open3D(Open3D, n.d.), Matlab(Computer Vision Toolbox)(MathWorks, n.d.) 등이 있습니다. 대표적으로 PCL이 많이 사용되며 2011년 부터 라두(R.B. Rusu)이 개발해 배포하고 있습니다(Rusu & Cousins, 2011). 다양한 기능들을 제공하고 있지만 최근에는 업데이트가 잘 이뤄지지 않고 있습니다. Open3D는 2018년 인텔의 이주천(Qian-Yi Zhou)와 박재신(Jaesik Park)이 개발해 배포하고 있으며 최근 트렌드와 빠른 업데이트로 관심을 받고 있는 라이브러리 입니다(Zhou et al., 2018). [그림 1.9]는 대표적인 3D 영상처리 라이브러리의 로고들입니다.
시각지능 (영상 인식
영상 내에 특정한 물체나 특징점 또는 동작 등의 패턴이 있는지를 판별하는 기술과, 기하학적 정보 및 그 변화 등을 분석하고 이를 응용하는 다양한 기술을 포함한다.
폭행 검출 추적
다양한 폭행 및 비폭행 동영상으로 학습된 딥러닝을 이용하여 동영상 기반 폭행사건을 검출한다. 특히 NVIDIA Jetson TX2에서 실시간 검출이 가능할만큼 경량화된 동영상 검출 모델을 개발하였다.
목표물 추적
2종류 이상의 measurement가 가능한 상황에서 최대화된 위험함수 값을 최소화 시키려는 minimax 이론에 근거해 복잡한 영상에서도 강인한 목표물 추적을 할 수 있다.
▼ 우사인볼트 추적
손 동작 인식
키보드, 마우스, 리모컨 등의 접촉식 인터페이스를 대체/보완하는 비접촉식 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 손의 모양, 포즈 변화 및 궤적을 바탕으로 한 손 동작 인식에 의한 인터페이스가 대표적이다.
▼ 깊이영상을 이용한 손 동작 인식 (Hand Mouse)
다시점 및 3차원 데이터 기반 인식
다시점 기반으로 3차원 데이터를 획득하고, 다시점 또는 3차원 데이터를 기반으로 립리딩, 손 동작 인식, 얼굴 인식 등을 수행한다.
특징점 매칭 및 영상 정합
서로 다른 시점(viewpoint)에서 촬영된 두 영상을 기하학적으로 정합하기 위해서, 영상의 특징점 검출, 특징점 매칭, 기하학적 변환 추정, 영상 변환을 차례로 수행한다. 영상 정합은 파노라마 영상 모자이크, 3D 모델링, 영상 향상 등에 이용된다.
번짐 제거(Deblurring) 및 화질 개선
영상의 화질 저하 요인 중, 카메라 노출 시간 동안의 카메라 또는 물체의 흔들림에 의한 동작 번짐(motion blur)이 있는데, 이를 제거하는 비교적 효과적인 방법이 잡음영상을 추가로 사용하는 번짐 제거 방법이다.
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