Template Matching 알고리즘 - 성능 향상 버전

후보: Feature Matching + RANSAC + 서브픽셀 정합

구성:

1. 특징점 추출: SIFT 또는 SuperPoint 등 (정밀도 좋음)
2. 정합 필터링: FLANN + RANSAC으로 잘못된 매칭 제거
3. 정밀 위치 추정: 서브픽셀 정렬 (Sub-pixel refinement)
4. (선택) 이미지 정합 후 위치 보정 (Homography로 변환 모델 추정)

장점:

• 회전/스케일/조명 변화/노이즈에 매우 강함
• 정확한 위치 정합 가능
• 수 μm 단위의 정밀 정합도 가능 (산업/과학 영상에서도 활용)

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후보: Deep Learning 기반 - Siamese Network / Object Detection

장점:

• 특징점 없이 복잡한 패턴도 학습을 통해 정합
• 회전/스케일/노이즈/왜곡에 매우 강함
• 정합 유무 뿐 아니라 존재 확률, 위치 추정까지 가능

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후보: 위상 상관 (Phase Correlation) + Frequency Domain Matching

 

장점:

• Translation에 강하고 서브픽셀 위치 정합 가능
• 노이즈에 강함
• 정합 속도 빠름