템플릿 매칭 과정에서 목표 이미지의 부분적인 가림, 배경 변화, 조명 변화 및 심한 비강직 변형으로 인한 매칭 실패 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 특성 융합 기반 공생 행렬 템플릿 매칭 알고리즘을 제안한다. 우선, 다중 특성 융합 방법을 사용하여 이미지 정보를 추출한다. 이미지의 색상 특성, 깊이 특성, 방향성 그래디언트 히스토그램(HOG) 특성을 각각 추출하고 주성분 분석(PCA)과 K-평균 클러스터링을 통해 다중 채널 다중 특성 융합을 구현한다; 이어서 공생 행렬을 유사성 측정 방법으로 사용하여 직접적인 거리 계산 대신 통계적 유사성 특성 정보를 이용한다; 마지막으로 슬라이딩 윈도우 내 각 픽셀 쌍의 공생 확률을 계산하고 가중 합산하여 매칭 점수를 산출함으로써 목표 이미지에서 최적의 매칭 영역을 찾는다. 실험 비교를 통해 제안된 알고리즘은 AUC(곡선 아래 면적) 점수가 0.6586으로 현재 최상의 템플릿 매칭 알고리즘인 DDIS-D, DDIS-C 및 BBS 알고리즘 대비 각각 7.9%, 8.1%, 20.2% 향상되었음을 보였다. 특성 융합 방법은 이미지 정보를 충분히 활용할 수 있게 해주어 매칭 정확도를 효과적으로 향상시키며, 공생 행렬은 이미지의 텍스처 유사성을 포착할 수 있고 이 측정 방법은 실제 픽셀과 무관하게 공생 통계에만 관련되어 복잡한 장면이 매칭 결과에 미치는 영향을 어느 정도 극복할 수 있다. 실험 결과는 본 논법이 더 높은 매칭 정확도와 강인성을 가지고 있음을 나타낸다.

영상 처리;템플릿 매칭;다중 특성 융합;공생 행렬