본 발명 에 따른 알고리즘 에서 사용 한 SURF 방법 과 기존 발명 에서 활용 되 는 Harris corner 검출기 및 SIFT 알고리즘 과 특징 점 추출 및 정합 성능 에 대한 비교 를 수행 하 였 다 . 도 30 에서 도 41 은 특징 점 추출 및 정합 성능 분석 을 위한 영상 을 나타낸 도면 이 다 . 도 30 에서 도 41 과 같이 동일 한 대상물 ( 도 30 에서 도 32 ) 에 대하 여 대략 15 °( 도 33 에서 도 35 ) , 45 °( 도 36 에서 도 38 ) , 90 °( 도 39 에서 도 41 ) 회전 및 크기 변화 를 고려 하 여 촬영 한 영상 에 대하 여 특징 점 추출 을 수행 한 후 에 영상 정합 의 결과 를 분석 하 였 다 . 영상 정합 의 경우 0 ° 영상 을 고정 하 여 0 ° 와 15 °, 0 ° 와 45 °, 0 ° 와 90 ° 영상 의 비교 를 수행 하 였 다 . 성능 에 대한 평가 는 특징 점 수 , 정합 점 수 , 수행 시간 이 다 . 특징 점 의 수 가 많 아도 정확 한 정합 점 의 수 가 많 지 않 다면 파노라마 영상 의 생성 알고리즘 의 성능 및 신뢰 성 이 저하 가 된다 .