[OpenCV] 영상 추적 기본 개념 이론

//OpenCV 영상 추적 기본 개념 이론 정리
* 푸리에 변환(Fourier transform)
    복잡한 모양의 파동을, 진동수나 진폭이 다른 단순한 파동들의 합으로 나타내는 것
    활용 : 잡음 제거나 목소리 구별, 영상 노이즈 제거, 영상 자동 인식(각도 변화) 등에 활용
    http://www.jb21.com/bbs/view.php?id=science&page=22&sn1=&divpage=1&sn=off&ss=on&sc=on&select_arrange=headnum&desc=asc&no=17
   
    - 이산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier transform )
        - 계산량 과다로 느림
    - 고속 푸리에 변환(FFT, Fast Fourier transform )
        - DFT와 그 역변환을 빠르게 처리


* 공간 주파수
    - 화소값의 변화율
        - 고주파 = 이웃화소의 변화가 크다, 잡음많고 날카로움, edge
        - 저주파 = 화소변화가 작다, 부드러움
    - 주파수 영역 필터링 : 외곽선 추출에 활용


* 가우시안 필터(Gaussian Filter)
    로우패스필터(low pass filter) : 저역만 통과 시킴,
        - 잡음(노이즈)가 제거 되고, 이미지가 부드러워 짐(뭉게짐 blur)
    http://scosco.com.ne.kr/Stereo3DHtml/vr_0003_gaussian.htm


* 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)
    http://blog.naver.com/intencelove/20104400922
    - 데이터의 분포 특성을 여러개의 가우시안 확률밀도함수로 나타낸것

* 웨이블릿(Wavelets)
    디지털 신호 처리 사용되는  수학 함수, 푸리에(Fourier) 분석과 비슷
    용도 : 잡음속의 신호 복원, 이미지 선명하게 만들기, 이미지 압축



* 카메라 캘리브레이션(camera calibration)
    - 카메라의 파라미터 구하는 과정
        3D 공간좌표와 2D 영상좌표 사이의 차이 때문에 생기는 문제 해결
        http://darkpgmr.tistory.com/32
    - 내부 파라미터 : 초점거리(focal length), 주점(principal point),  비대칭계수(skew coefficient)
    - 외부 파라미터 : 카메라 좌표계와 월드 좌표계 사이의 변환 관계


* 강건한(robust) 알고리즘이란?
    http://darkpgmr.tistory.com/61
    - 데이터 중에 잡것(outlier)이 있어도 영향을 많이 받지 않는 알고리즘
    - 알고리즘 : RANSAC , MLESAC, M-estimator, LMedS
        - 최소자승법 (Least Square Method)은 잡음에 약함


* homography
    - 2개의 이미지 사이의 관계
    - 같은 이미지가 얼마나 변형되었는가를 판단하는데 사용



* 캐스캐이드(cascade) : 속도 향상 효과
    - 여러 개의 검출기를 순차적으로 사용,
    - 처음에는 간단한 검출기를 적용하고 점점 더 어려운 검출기를 적용

* 히스토그램
    - 색상분포
    - 용도 : edge gradient(모서리 방향 찾기), 개체 위치 찾기, 동작인식 등...
    - OpenCV 함수 : calcHist, compareHist, calcBackProject, CreateHist...
        http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/histograms.html
    - EMD(Earth Mover's Distance) : 조명의 변화는 색상 히스토그램의 모양은 변화시키지 않지만  위치를 변경 시킨다. EMD는 이것을 보정
    - 역투영(Back Project) : 특정 픽셀들이나 영역(Patch)의 픽셀들이 이미지의 히스토그램과 일치하는지 검사

* 라벨링(Labeling), 레이블링
    연결된모든화소 집단마다 번호를 붙히는 객체 분할 방법
    Canny, findContours, drawContours

* Image Segmentation
http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_watershed/py_watershed.html#code

* Boosting
    부스팅은 간단한 학습기들이 단계적으로 학습을 수행하여 결합함으로써 그 성능을 향상시키는 것
http://docs.opencv.org/modules/ml/doc/boosting.html

* 공분산(Covariance) : 2개의 확률변수의 상관정도
    분산 - 1개의 변수의 이산정도
    - 2개의 변수가 모두 증가(or 감소) : 공분산은 양수(+)
    - 2개의 변수가 1개는 증가, 1개는 감소(둘이 다른 변화) : 공분산은 음수(-)

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* 옵티컬 플로우(Optical Flow)
    - 움직임 추적 방법, 픽셀의 속도 계산

- 밀집 옵티컬 플로우
    - 혼-셩크(Horn–Schunck ) 방법
    - 영상에 내부의 모든 픽셀의 속도를 계산 -> 느림

- 희소 옵티컬 플로우
    - 루카스-카네데(LK, Lucas–Kanade ) 방법
    - 코너와 같이 특이점을 지정한후 그 점들을 계산 -> 빠름
    - 단점 : 큰 움직임 발생시 감지 힘듬
    - 피라미드LK 알고리즘
        - 원본으로 영상 피라미드를 구성, 상위계층에서 하위계층으로 추적
        - 큰 움직임도 감지