KR100946707B1

KR100946707B1 - 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Info

Publication number: KR100946707B1
Application number: KR1020090087795A
Authority: KR
Inventors: 김태훈; 류중희
Original assignee: (주)올라웍스
Priority date: 2009-09-16
Filing date: 2009-09-16
Publication date: 2010-03-12

Abstract

본 발명은 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 본 발명의 일 태양에 따르면, (a) 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 단계, (b) 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 단계, (c) 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 단계, (d) 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 단계, 및 (e) 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다. 본 발명에 의하면, 파노라마 이미지와 평면 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있게 되는 효과를 달성할 수 있다.

파노라마 이미지, 비쥬얼 서치, 이미지 매칭

Description

파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR IMAGE MATCHING OF PANORAMIC IMAGES}

본 발명은 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은, 파노라마 이미지와 쿼리 이미지 사이의 이미지 매칭을 수행함에 있어서 파노라마 이미지를 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에 대해 시점 또는 조명 변화를 반영한 후 쿼리 이미지와 이미지 매칭함으로써, 파노라마 이미지와 쿼리 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 향상시키기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

최근, 인터넷 사용이 확산됨에 따라 기존에는 책자와 같은 인쇄물의 형태로 제공되어 왔던 지리 정보가 디지털 데이터로 변환되어 제공되는 것이 일반화되었다. 디지털화된 대표적인 지리 정보의 형태로서, 온라인 상에서 제공되는 전자 지도 서비스, 자동차에 설치되는 내비게이션 시스템 등을 그 예로 들 수 있다. 이와 같이 디지털화된 지리 정보는, 검색 기능과 같은 사용자 인터페이스와 결합됨으로써 다양한 편의 기능을 사용자에게 제공할 수 있다는 장점이 있고, 지리 정보에 변경 사항이 발생하는 경우, 원격 업데이트 등을 통하여 용이하게 갱신 가능하므로, 지리 정보의 최신성 측면에서도 종래의 인쇄물에 비하여 우위에 있는 실정이다.

그러나, 종래에 디지털 지리 정보를 제공하는 서비스 업자들은 단순한 기호의 조합으로 생성되는 전자 지도 화면을 검색 인터페이스와 결합하여 제공하는 것이 일반적이었는데, 전자 지도 화면 상에 표시된 정보는 해당 지역의 실제 모습과 현격한 차이가 있으므로, 실제 해당 지역의 모습을 확인하기 어렵다는 단점이 있었다.

이와 같은 문제를 해결하기 위한 시도로서, 2007년 11월 8일자로 출원되고, 2008년 6월 19일자로 공개된 미국공개특허공보 제2008-143727호는 사용자에게 전자 지도 서비스를 제공하는 과정에서, 전자 지도에 나타나는 골목, 도로 등과 같은 특정 지점에 대응하는 파노라마 이미지(panoramic image) 데이터를 제공하고, 사용자가 파노라마 이미지 데이터 중 화살표 등으로 표현되는 일부 영역을 선택하는 경우, 해당 픽셀에 나타난 지점에 대응하는 다른 파노라마 이미지 데이터를 제공하는 기술을 제안하고 있다. 이에 따라, 사용자는 전자 지도 상의 특정 지점의 실제 모습을 파노라마 이미지 데이터를 통해 확인할 수 있고, 파노라마 이미지 데이터 간에 생성된 링크를 통하여 현재 조회하고 있는 파노라마 이미지 데이터에 나타난 특정 지점의 지리 정보가 보다 상세히 표현된 다른 파노라마 이미지 데이터를 조회할 수 있다.

또한, 이에 더 나아가 파노라마 이미지에 대한 비쥬얼 서치(visual search)를 수행하는 기술이 소개된 바 있는데, 이에 따르면 사용자가 입력한 쿼리 이미지를 참조로 하여 복수의 파노라마 이미지 중 상기 쿼리 이미지에 포함된 객체와 유사한 객체를 포함하고 있는 파노라마 이미지를 검색하여 사용자에게 제공할 수 있게 된다.

그러나, 쿼리 이미지로서 입력되는 이미지는 주로 카티지안 좌표계에 따라 구성되는 평면 이미지인 반면에 이러한 쿼리 이미지와 매칭되는 파노라마 이미지는 구면 좌표계 또는 원기둥 좌표계에 따라 구성되는 곡면 이미지이기 때문에, 쿼리 이미지와 파노라마 이미지를 직접적으로 매칭하게 되면 이미지 매칭의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이하에서는, 도 1 내지 도 4를 참조하여 종래의 이미지 매칭 기술의 문제점을 구체적으로 살펴보기로 한다.

도 1은 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지인 쿼리 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역(특징점 주변의 소정의 영역을 말하며 local feature라고도 함)을 예시적으로 나타내는 도면이다. 또한, 도 3은 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 4는 도 3의 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.

먼저, 도 1 및 도 2를 참조하면, 카티지안 좌표계를 따르는 도 1과 같은 이미지가 쿼리로 입력되는 경우에는 도 1의 표지판 부분(110)에 존재하는 진행 방향을 나타내는 화살표 등에 대한 특징 영역이 도 2에서와 같이 정상적으로 추출되는 것을 확인할 수 있다.

반면, 도 3 및 도 4를 참조하면, 구면 좌표계를 따르는 도 3과 같은 파노라마 이미지의 경우에는 도 3의 표지판 부분(310)에 존재하는 화살표 등에 대한 특징 영역이 도 4에서 볼 수 있듯이 제대로 추출되고 있지 않음을 확인할 수 있다. 일반적으로, 이미지 사이의 유사성 판단은 각 이미지로부터 추출된 특징점 및 특징 영역을 비교하는 것에 의하여 수행되기 때문에, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이 파노라마 이미지의 특징 영역이 제대로 추출되지 않는 경우에는 일반 평면 이미지(즉, 카티지안 좌표계에 따르는 이미지)와 파노라마 이미지 사이의 정확한 이미지 매칭이 어려워지는 문제점이 발생하게 된다.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 파노라마 이미지를 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에 대해 시점 또는 조명 변화를 반영한 후 상기 평면 이미지를 기준으로 하여 이미지 매칭을 수행함으로써, 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭이 보다 정확하게 수행될 수 있도록 하는 것을 다른 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법으로서, (a) 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 단계, (b) 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 단계, (c) 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 단계, (d) 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 단계, 및 (e) 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 시스템으로서, 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고, 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 이미지 변환부, 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 특징 추출부, 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 정규화부, 및 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 쿼리 수행부를 포함하는 시스템이 제공된다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.

본 발명에 의하면, 구면 좌표계 또는 원기둥 좌표계 등에 따른 파노라마 이미지와 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지 사이의 이미지 매칭을 수행함에 있어서 파노라마 이미지를 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에 대해 시점 또는 조명 변화를 반영하는 트랜스폼 매트릭스(transform matrix)를 적용한 후 평면 이미지 사이를 매칭하도록 함으로써 파노라마 이미지의 특징점 및 특징 영역이 보다 정확하게 추출될 수 있도록 하므로, 파노라마 이미지와 평면 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있게 되는 효과를 달성할 수 있다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

[본 발명의 바람직한 실시예]

본 명세서에 있어서, 파노라마(panoramic) 이미지는, 임의의 지점에서 보여지는 전경(complete view)을 촬영한 결과 얻어지는 이미지를 의미하는 것으로서, 보다 구체적으로는, 이미지를 구성하는 픽셀들을 상기 촬영 지점을 중심으로 하는 가상의 천구(天球) 상에 구면 좌표계(spherical coordinates)에 따라 표시함으로써 촬영 지점에서 실제로 보여지는 사방(四方)에 대한 시각적 정보를 입체적이고도 실감나게 제공할 수 있도록 하는 이미지의 유형을 총칭하는 것이다. 또한, 본 명세서에 직접적으로 예시하지는 않았지만, 파노라마 이미지는, 이미지를 구성하는 픽셀들을 원기둥 좌표계(cylindrical coordinates) 또는 이와 유사한 좌표계에 따라 표시한 이미지일 수도 있음을 밝혀 둔다.

전체 시스템의 구성

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭 서비스를 제공하기 위한 전체 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 5에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은, 통신망(100), 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭 서비스를 제공하는 이미지 매칭 시스템(200), 사용자 단말 장치(300)로 구성될 수 있다.

먼저, 통신망(100)은 유선 및 무선과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 발명에서 말하는 통신망(100)은 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 매칭 시스템(200)은 사용자 단말 장치(300)에 파노라마 이미지를 이용한 비쥬얼 서치 서비스를 제공함에 있어서, 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)은, 변환된 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하고 이를 정규화할 수 있으며, 쿼리 이미지가 입력되면, 평면 이미지의 특징점 및 정규화된 특징 영역을 쿼리 이미지의 특징점 및 정규화된 특징 영역과 매칭하여 평면 이미지와 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 기능을 수행할 수 있다. 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말 장치(300)는 사용자가 이미지 매칭 시스템(200)에 접속한 후 통신할 수 있도록 하는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 개인용 컴퓨터(예를 들어, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등), 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말 장치(300)로서 채택될 수 있다.

이미지 매칭 시스템의 구성

이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성 및 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)은, 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 정규화부(230), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250), 통신부(260) 및 제어부(270)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 정규화부(230), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250), 통신부(260) 및 제어부(270)는 그 중 적어도 일부가 사용자 단말 장치(300)와 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 이미지 매칭 시스템(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 이미지 매칭 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 변환부(210)는 구면 좌표계 또는 원기둥 좌표계 등에 따른 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고, 상기 구분된 복수 개의 곡면 영역을 카티지안(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 기능을 수행한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 파노라마 이미지 내에서 추출된 적어도 하나의 특징점을 각 곡면 영역에 포함시킴으로써 변환된 평면 이미지에서 상기 주요한 특징점이 온전하게 표현될 수 있도록 할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 경우에 따라서는 특징점이 특정 곡면 영역 내에 포함되지 않을 수도 있고, 특 징점 추출 작업을 평면 이미지로 변환한 후에 수행할 수도 있는 등 다양한 변형예를 상정할 수 있을 것이다.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환부(210)는, 파노라마 이미지의 구분된 각 곡면 영역에 포함되는 픽셀의 픽셀 값을 참조로 소정의 평면 영역 상에 맵핑시킴으로써, 파노라마 이미지에서 평면 이미지로의 변환을 수행하게 된다. 이와 같은 맵핑 작업에 있어서 곡면 영역에 포함되는 픽셀 수와 평면 영역에 포함되는 픽셀 수의 차이를 극복하기 위한 알고리즘에 대해서는 이하에서 도 7 내지 도 9를 참조로 설명한다.

도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지를 평면 이미지로 변환하는 원리를 개념적으로 나타내는 도면이다.

또한, 도 7을 참조하면, 파노라마 이미지의 복수 개의 곡면 영역(520)으로부터 변환되는 평면 이미지(530)는 파노라마 이미지(510)가 투영된 구의 중심으로부 터 소정의 위도 및 경도에 따라 각각 연장되는 4개의 반직선이 상기 구와 각각 만나는 4개의 교점을 꼭지점으로 하는 직사각형 면분(面分)으로 이루어질 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 평면 이미지(530)를 구성하는 각 픽셀의 픽셀 값은 파노라마 이미지 중 평면 이미지(530)에 대응되는 곡면 영역(520)에 포함되는 픽셀의 픽셀 값을 참조로 하여 결정될 수 있다.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환부(210)는, 평면 이미지(530) 상의 특정 픽셀이 차지하는 영역을 해당 곡면 영역(520)에 투영한 결과 해당 곡면 영역(520) 상에 형성되는 투영 영역과 해당 곡면 영역(520)의 각 픽셀이 차지하는 영역을 비교하고, 해당 곡면 영역(520)의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 참조로 평면 이미지(530) 상에 포함된 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 결정할 수 있다. 여기서, 평면 이미지(530) 상의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값은 해당 곡면 영역(520)의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값의 가중치 평균이되, 상기 가중치는 상기 투영 영역과 해당 곡면 영역(520) 상의 각 픽셀의 중첩 영역의 면적에 따라 결정될 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 변환부(210)는 상기 4개의 교점의 위도 및 경도를 참조로 보간법(interpolation)을 적용하여 상기 평면 이미지 상의 특정 픽셀의 위도 및 경도를 추정할 수 있을 것이다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특징 추출부(220)는 이미지 변환부(210)에 의해 변환되기 이전인 파노라마 이미지로부터 이미지 매칭의 기준이 되 는 특징점을 추출하고, 이미지 변환부(210)에 의하여 생성된 평면 이미지로부터 특징 영역을 추출하는 기능을 수행할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 가령 경우에 따라서는 이미지 변환부(210)에 의하여 생성된 평면 이미지로부터 특징점 및 특징 영역을 추출할 수도 있을 것이다. 여기서, 특징점은 해당 이미지에 포함된 객체의 특징 요소를 포함하고 있는 포인트를 의미하고, 특징 영역은 객체의 특성을 포함하고 있는 특징점 주변의 영역을 의미하는 것으로서 이미지의 시점 및 조명 변화에 대하여 강인하도록 설정될 수 있다.

한편, 위에서 언급한 바와 같이, 이미지로부터 특징점 및 특징 영역을 추출하기 위해서는 소정의 특징 추출 기술이 요구되는데, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 특징 인식 기술로서, C. Harris 외 1인이 공동으로 저술하고 1988년 "In Alvey Vision Conference"에 기재된 "A combined corner and edge detector"라는 논문 등을 참조할 수 있을 것이다(상기 논문의 내용은 그 전체가 본 명세서에 병합되어 있는 것으로 고려되어야 한다). 상기 논문에는 특징점 주변의 기울기 분포를 나타내는 이차 모멘트 행렬을 이용하여 타원 모양의 특징 영역을 추정하는 방법에 대하여 기재되어 있다. 물론, 본 발명에 적용 가능한 객체 인식 기술이 상기 논문에 기재된 방법에만 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형예를 적용하여 본 발명을 구현할 수 있을 것이다.

한편, 이미지 매칭의 대상이 되는 쿼리 이미지 및 평면 이미지는 서로 다른 조명 환경에서 서로 다른 시점을 통하여 촬영된 이미지이기 때문에, 쿼리 이미지 및 카티지안 좌표계를 따르도록 파노라마 이미지로부터 변환된 평면 이미지에 각각 포함되어 있는 특징 영역도 시점 또는 조명에 따라 크기 및 형태가 서로 다르게 추출될 수 있다. 이로 인하여, 쿼리 이미지의 특징 영역과 변환된 평면 이미지의 특징 영역을 직접적으로 비교하는 것만으로는 정확한 이미지 매칭을 수행하기 어렵게 된다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 정규화부(230)는 이미지 매칭의 대상이 되는 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지에 각각 포함되는 특징 영역의 크기 및 형태가 서로 다르게 추출되는 것에서 기인하는 상기 문제점을 해결하기 위하여, 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지에 포함되어 있는 특징 영역의 크기 및 형태를 정규화하고, 상기 정규화된 특징 영역을 기준으로 하여 이미지 매칭을 수행함으로써 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지 사이의 시야 및 조명에 따른 차이에서 기인하는 오차를 보정할 수 있게 된다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 특징 영역을 정규화하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 10의 이미지 (a)는 쿼리 이미지의 일부분으로서 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역 A(810)를 나타내고 있고, 도 10의 이미지 (b)는 변환된 평면 이미지의 일부분으로서 평면 이미지로부터 추출된 특징 영역 B(820)를 나타내고 있다. 도 10의 이미지 (a) 및 (b)를 살펴보면, 시점 또는 조명 차이로 인하여 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지가 사실은 동일한 객체를 나타내는 것이지만 동일한 객체의 동일한 특징 부분이 각 이미지에서 서로 다른 크기 및 형태로 표시되는 것을 확인할 수 있으며, 이에 따라 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지의 동일한 특징 부분으로부터 서로 다른 크기 및 형태의 특징 영역(810, 820)이 추출 되는 것을 확인할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 정규화부(230)는, 소정의 정규화 기술을 이용하여 서로 다른 크기 및 형태를 갖는 한 쌍의 특징 영역을 서로 같은 크기 및 형태를 갖는 한 쌍의 특징 영역으로 정규화할 수 있으며, 이에 따라 도 10의 이미지 (a) 및 (b)와 같은 한 쌍의 특징 영역(810, 820)은 도 10의 이미지 (c) 및 (d)와 같은 한 쌍의 특징 영역(830, 840)으로 정규화될 수 있다.

한편, 위에서 언급한 바와 같이, 이미지로부터 추출된 특징 영역을 정규화하기 위해서는 소정의 특정 영역 정규화 기술이 요구되는데, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 특징 영역 정규화 기술로서, K. MIKOLAJCZYK 외 7인이 공동으로 저술하고 2005년 11월 "International Journal of Computer Vision"에 기재된 "A Comparison of Affine Region Detectors"이라는 논문 등을 참조할 수 있을 것이다(상기 논문의 내용은 그 전체가 본 명세서에 병합되어 있는 것으로 고려되어야 한다). 상기 논문에는 해당 이미지의 시점 및 조명 조건을 추정하는 이차 모멘트 행렬을 M _L ^1/2 및 M _R ^1/2을 이용하여, 다양한 크기 및 형태를 갖는 타원으로 이루어진 특징 영역을 특정 크기 및 형태를 갖는 원으로 되도록 정규화하는 방법에 대하여 기재되어 있으며, 한 쌍의 정규화된 특징 영역이 서로 동일한 객체를 가리키는 것인지 판단하기 위하여 회전 행렬 R을 이용하여 정규화된 특징 영역을 회전시키는 방법에 대하여 기재되어 있다. 물론, 본 발명에 적용 가능한 정규화 기술이 상기 논문에 기재된 방법에만 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형예를 적용하여 본 발명을 구현할 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 쿼리 수행부(240)는 이상에서 살펴본 특징 영역의 정규화 방법에 기반하여 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 이미지 매칭을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 수행부(240)는, 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 변환된 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교하여, 양 이미지에서 서로 동일한 객체를 가리키는 것으로 판단되는 적어도 한 쌍의 특징 영역을 탐색할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 수행부(240)는, 적어도 두 쌍의 특징 영역이 탐색되는 경우, 토폴로지(topology)를 이용하여 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 쿼리 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계와 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 변환된 평면 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계를 비교하고, 상기 비교 결과를 참조로 하여 쿼리 이미지와 평면 이미지의 유사 여부를 판단할 수 있다.

도 11는 본 발명의 일 실시예에 따라 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지에 포함되는 특징 영역의 분포를 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 11를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 수행부(240)는 쿼리 이미지(즉, 이미지 (a)) 상의 복수 개의 특징 영역의 상대적인 위치 관계와 변환된 평면 이미지(즉, 이미지 (b)) 상의 복수 개의 특징 영역의 상대적인 위치 관계를 비교함으로써 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지의 유사 여부를 결정할 수 있게 된다.

한편, 위에서 언급한 바와 같이, 특징 영역의 상대적인 위치 관계를 이용하여 서로 다른 두 이미지 사이의 유사 여부를 판단하기 위해서는 소정의 토폴로지 기술이 요구되는데, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 토폴로지 기술로서, DERDAR Salah 외 2인이 공동으로 저술하고 2006년 1월 "Proceedings of SPIE, Vol. 6066"에 기재된 "Image matching using algebraic topology"라는 논문 등을 참조할 수 있을 것이다(상기 논문의 내용은 그 전체가 본 명세서에 병합되어 있는 것으로 고려되어야 한다). 상기 논문에는 대수학적인 토폴로지를 이용하여 이미지에 포함된 특징의 경계 요소 사이의 유사도를 측정함으로써 이미지 매칭을 수행하는 방법에 대하여 기재되어 있다. 물론, 본 발명에 적용 가능한 토폴로지 기술이 상기 논문에 기재된 방법에만 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형예를 적용하여 본 발명을 구현할 수 있을 것이다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 쿼리 수행부(240)은 쿼리 이미지가 변형된 평면 이미지와 유사한 것으로 판단되면, 파노라마 이미지 중 상기 변형된 평면 이미지에 해당하는 부분을 쿼리 이미지에 대한 검색 결과로서 제공할 수도 있고, 쿼리 이미지에 포함된 객체에 대한 정보를 매칭된 파노라마 이미지 중 상기 변형된 평면 이미지에 해당하는 부분으로부터 획득하여 제공할 수도 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 이미지 매칭 방법에 의하면, 파노라마 이미지와 쿼리 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있게 되는 효과가 달성된다.

특히, 본 발명에 따라 파노라마 이미지의 곡면 특성을 제거하고 시점 및 조 명 변화에 따른 오차를 보정하는 이미지 매칭 방법은, 파노라마 이미지의 특성을 고려하지 않은 채 시점 및 조명 변화에 따른 오차만을 보정하는 종래의 이미지 매칭 방법과 비교하여 보다 정확한 이미지 매칭 결과를 제공할 수 있게 된다.

도 12는 종래의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 13은 본 발명의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 12를 참조하면, 종래의 이미지 매칭 방법에 의하면, 파노라마 이미지의 특성을 고려하지 않은 채 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지 상에서 특징 영역(1210)을 직접 추출하여 파노라마 이미지가 곡면의 특성을 가지고 있음에도 불구하고 특정 영역이 매끈한 타원형의 모양으로 나오기 때문에, 상기 추출된 특징 영역(1210)은 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지로 이루어진 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역(미도시됨)과 큰 차이를 갖게 될 수 있으며, 이는 이미지 매칭의 정확도가 낮아지는 원인이 될 수 있다.

반면에, 도 13을 참조하면, 본 발명에 따른 이미지 매칭 방법에 의하면, 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지를 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에서 시점 또는 조명 변화를 반영한 후에 특징 영역(1310)을 추출하기 때문에, 상기 추출된 특징 영역(1310)은 평면 이미지로 이루어진 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역(미도시됨)과 보다 정확하게 대응될 수 있으며, 이에 따라 매칭의 정확도가 향상될 수 있다. 한편, 곡면 상에 표시되는 파노라마 이미지와 평면 상에 표시되는 평면 이미지의 차이를 고려하면, 본 발명의 이미지 매칭 방법에 따라 평면 이미지로부터 추출된 특징 영역(1310)은 파노라마 이미지 상에서 다소 구부러진 타원의 형태로 표현될 수 있을 것이다.

한편, 본 발명에 있어서 데이터베이스(250)는, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라, 컴퓨터 파일 시스템에 기반한 데이터 기록 등을 포함하는 넓은 의미의 데이터베이스까지도 포함하는 개념으로서, 단순한 연산 처리 로그의 집합이라도 이를 검색하여 소정의 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서 말하는 데이터베이스에 포함될 수 있음이 이해되어야 한다. 비록, 도 6에서 데이터베이스(250)는 이미지 매칭 시스템(200)에 포함되어 구성되어 있는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라, 데이터베이스(250)는 이미지 매칭 시스템(200)과 별개로 구성될 수도 있을 것이다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(260)는 이미지 매칭 시스템(200)이 사용자 단말 장치(300) 등과 같은 외부 장치와 통신할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(270)는 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 정규화부(230), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250) 및 통신부(260) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행한다. 즉, 제어부(270)는 외부로부터의 또는 이미지 매칭 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터의 흐름을 제어함으로써, 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250) 및 통신부(260)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어한다.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

도 1은 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지인 쿼리 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다. 또한, 도 3은 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 4는 도 3의 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 특징 영역을 정규화하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 11는 본 발명의 일 실시예에 따라 쿼리 이미지 및 평면 이미지에 포함되는 특징 영역의 분포를 예시적으로 나타내는 도면이다.

도 12 종래의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 13은 본 발명의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.

<주요 도면부호에 관한 간단한 설명>

100: 통신망

200: 이미지 매칭 시스템

210: 이미지 변환부

220: 특징 추출부

230: 쿼리 수행부

240: 데이터베이스

250: 통신부

260: 제어부

300: 사용자 단말 장치

Claims

파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법으로서,

(a) 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 단계,

(b) 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 단계,

(c) 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 단계,

(d) 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 단계, 및

(e) 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 단계

를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 (a) 단계에서,

상기 파노라마 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 특징점의 위치를 기준으로 하여 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 (b) 단계에서,

상기 평면 이미지는, 상기 파노라마 이미지가 투영된 구의 중심으로부터 소정의 위도 및 경도에 따라 각각 연장되는 4개의 반직선이 상기 구와 각각 만나는 4개의 교점을 꼭지점으로 하는 직사각형 면분(面分)으로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 (b) 단계에서,

상기 평면 이미지 상에서 상기 평면 이미지의 특정 픽셀이 차지하는 영역을 상기 구 상에 투영한 결과 상기 구 상에 형성되는 투영 영역과 상기 파노라마 이미지의 각 픽셀이 차지하는 영역을 비교하고, 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 참조로 상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
제4항에 있어서,

상기 (b) 단계에서,

상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값은 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀 의 픽셀 값의 가중치 평균이되, 상기 가중치는 상기 투영 영역과 상기 파노라마 이미지 상의 각 픽셀의 중첩 영역의 면적에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 (b) 단계는,

상기 4개의 교점의 위도 및 경도를 참조로 보간법(interpolation)을 이용하여 상기 평면 이미지 상의 특정 픽셀의 위도 및 경도를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 (e) 단계는,

(e1) 상기 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교하여, 서로 동일한 객체를 가리키는 것으로 판단되는 적어도 한 쌍의 특징 영역을 탐색하는 단계 - 상기 한 쌍의 특징 영역 중 하나는 상기 평면 이미지로부터 탐색되고 다른 하나는 상기 쿼리 이미지로부터 탐색됨 -, 및

(e2) 적어도 두 쌍의 특징 영역이 탐색되는 경우, 토폴로지(topology)를 이용하여 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 평면 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계와 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 쿼리 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계를 비교하고, 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지의 매칭 여부를 판단하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제7항에 있어서,

상기 (e1) 단계에서,

상기 비교를 수행함에 있어서 상기 정규화된 특징 영역을 회전시키는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 (e) 단계에서,

상기 정규화는 변환 행렬을 이용하여 상기 특징 영역의 형태를 타원 형태로부터 원 형태로 변환함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

(f) 상기 쿼리 이미지가 상기 평면 이미지와 유사한 것으로 판단되면, 상기 파노라마 이미지 중 상기 평면 이미지에 해당하는 부분 또는 이에 대한 정보를 검색 결과로서 제공하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 시스템으로서,

파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고, 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 이미지 변환부,

상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 특징 추출부,

상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 정규화부, 및

쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 쿼리 수행부

를 포함하는 시스템.
제11항에 있어서,

상기 특징 추출부는,

상기 파노라마 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 추출하고,

상기 이미지 변환부는,

상기 추출된 적어도 하나의 특징점의 위치를 기준으로 하여 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제11항에 있어서,

상기 이미지 변환부는,

상기 파노라마 이미지가 투영된 구의 중심으로부터 소정의 위도 및 경도에 따라 각각 연장되는 4개의 반직선이 상기 구와 각각 만나는 4개의 교점을 꼭지점으로 하는 직사각형 면분(面分)을 상기 평면 이미지로서 생성하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 이미지 변환부는,

상기 평면 이미지 상에서 상기 평면 이미지의 특정 픽셀이 차지하는 영역을 상기 구 상에 투영한 결과 상기 구 상에 형성되는 투영 영역과 상기 파노라마 이미지의 각 픽셀이 차지하는 영역을 비교하고, 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 참조로 상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제14항에 있어서,

상기 이미지 변환부는,

상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값의 가중치 평균으로 하되, 상기 가중치는 상기 투영 영역과 상기 파노라마 이미지 상의 각 픽셀의 중첩 영역의 면적에 따라 결정하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 이미지 변환부는,

상기 4개의 교점의 위도 및 경도를 참조로 보간법(interpolation)을 이용하여 상기 평면 이미지 상의 특정 픽셀의 위도 및 경도를 추정하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제11항에 있어서,

상기 정규화부는,

상기 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교하여, 서로 동일한 객체를 가리키는 것으로 판단되는 적어도 한 쌍의 특징 영역을 탐색하고 - 상기 한 쌍의 특징 영역 중 하나는 상기 평면 이미지로부터 탐색되고 다른 하나는 상기 쿼리 이미지로부터 탐색됨 -, 적어도 두 쌍의 특징 영역이 탐색되는 경우, 토폴로지(topology)를 이용하여 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 평면 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계와 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 쿼리 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계를 비교하고, 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지의 매칭 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제17항에 있어서,

상기 정규화부는,

상기 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교함에 있어서 상기 정규화된 특징 영역을 회전시키는 것을 특징으로 하는 시스템.
제11항에 있어서,

상기 정규화부는,

변환 행렬을 이용하여 상기 특징 영역의 형태를 타원 형태로부터 원 형태로 변환함으로써 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제11항에 있어서,

상기 쿼리 수행부는,

상기 쿼리 이미지가 상기 평면 이미지와 유사한 것으로 판단되면, 상기 파노라마 이미지 중 상기 평면 이미지에 해당하는 부분 또는 이에 대한 정보를 검색 결과로서 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.