본 논문은 수치영상으로부터 컴퓨터비전(Computer Vision), 수치사진측량학(야?w미 Photogrammmetry)분야에서 특이점(Distinct Point)이나 Linear Feature를 추출하기 위해서 가장 많이 이용되고 있는 $F"{o}rstner$ interest operator의 Scale space에 관한 연구이다. 수치사진측량분야에서 사용되고 있는 수치영상자료의 크기를 고려할 때, Scale space 즉 Image pyramid는 수치영상 처리속도를 향상시킬 수 있는 방법으로 서서히 주목받고 있다. 본 연구에서는 Gaussian에 의해서 구축된 Scale space에서 $F"{o}rstner$ interest operator의 거동을 고찰하였고, 실제 수치사진 영상에 적용하여 실제적용 여부를 검증하였다.
The objective of this research is to investigate the behavior of the $F"{o}rstner$ interest operator, which has been widely used for detecting distinct points in the field of digital photogrammetry and computer vision, in scale space. Considering the hugh volume of digital image utilized in digital photogrammetry, the scale space (image pyramid) approach which appears to be a solution for enhancing image processing, began to gain its attention. The investigation of the $F"{o}rstner$ interest operator in scale space generated by the Gaussian kernel shows its behavior and feasibility for being used in practice.
