자연스러운 연결 구조 보존 이미지 스티칭

📝 원문 정보

• Title: Seamlessly Natural: Image Stitching with Natural Appearance Preservation
• ArXiv ID: 2601.01257
• 발행일: 2026-01-03
• 저자: Gaetane Lorna N. Tchana, Damaris Belle M. Fotso, Antonio Hendricks, Christophe Bobda

📝 초록 (Abstract)

본 논문은 SENA(Seamlessly Natural)라는 기하학 기반 이미지 스티칭 방법을 제안한다. SENA는 시차와 깊이 변화가 큰 실제 장면에서 구조적 충실도를 최우선으로 한다. 기존의 동차변환(호모그래피) 기반 정렬은 평면 가정에 의존해 깊이 차이가 큰 듀얼 카메라 환경에서 왜곡과 구형 팽창 현상을 초래한다. 이를 해결하기 위해 SENA는 (1) 전역 어파인 초기화와 지역 어파인 정제, 그리고 부드러운 자유 형태 변형을 결합한 계층적 어파인 워핑 전략을 도입해 형태, 평행성, 종횡비를 보존한다. (2) RANSAC‑필터링된 특징 대응점의 시차 일관성을 이용해 의미론적 분할 없이 시차 최소화 영역(adequate zone)을 자동 검출한다. (3) 검출된 영역을 기반으로 앵커 기반 seamline 절단 및 세분화를 수행해 이미지 쌍 간 1:1 기하학적 대응을 강제함으로써 유령 현상, 중복, 번짐을 원천 차단한다. 다양한 어려운 데이터셋 실험에서 SENA는 정렬 정확도는 기존 호모그래피 기반 방법과 동등하면서도 형태 보존, 텍스처 무결성, 시각적 사실감 등 핵심 시각 지표에서 크게 우수함을 입증한다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

SENA가 제시하는 가장 큰 혁신은 “기하학‑구동”이라는 설계 철학이다. 전통적인 이미지 스티칭 파이프라인은 두 단계, 즉 특징 매칭 → 호모그래피 추정 → 전역 워핑으로 구성된다. 호모그래피는 2D 평면에 대한 투시 변환을 가정하기 때문에, 촬영 장치가 두 개의 카메라이거나 촬영 대상에 깊이 차이가 클 경우, 동일 평면에 있지 않은 물체들은 서로 다른 시차를 보인다. 이때 호모그래피를 강제로 적용하면, 원본 물체의 직선이 휘어지거나 비율이 왜곡되는 “구형 팽창” 현상이 나타난다. 특히 스마트폰 듀얼 카메라, 드론 촬영, 실내·실외 복합 장면 등에서 이러한 왜곡은 눈에 띄게 나타난다.

SENA는 이를 해결하기 위해 계층적 어파인 워핑을 도입한다. 첫 단계에서 전역 어파인 변환을 추정해 대략적인 정렬을 수행한다. 어파인 변환은 회전·스케일·전단을 포함하지만, 호모그래피보다 자유도가 낮아 과도한 왜곡을 방지한다. 그 다음, 로컬 어파인 정제를 통해 이미지의 작은 영역마다 별도의 어파인 매개변수를 학습한다. 여기서 중요한 점은 “스무스 자유 형태 변형(Fine‑FFD)”을 적용해 인접 영역 간 변…

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

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