일부 실시 예 들 에서 , 어안 렌즈 를 각각 포함 하 는 복수 의 카메라 모듈 들 로부터 획득 된 복수 의 어안 이미지 들 을 복수 의 파노라마 이미지 들 로 변환 하 고 , 복수 의 파노라마 이미지 들 로부터 공통 의 특징 점 을 추출 하 는 동작 이 수행 될 수 있 다 . 예 를 들 면 , 도 4 a 에 도시 된 바 와 같이 , 2 개 의 카메라 모듈 들 로부터 획득 된 2 개 의 어안 이미지 들 에서 임의 의 방식 ( 예컨대 , AKAZE 알고리즘 ) 으로 공통 의 특징 점 들 이 추출 될 수 있 으나 , 도 4 a 에서 원 으로 표시 된 바 와 같이 , 실제 대응 하 지 아니하 는 특징 점 들 이 공통 의 특징 점 들 로서 추출 될 수 있 다 . 이 는 어안 렌즈 의 위치 에 따라 어안 렌즈 의 중심점 에 대응 하 는 3 차원 공간 의 위치 들 이 상이 하 여 어안 이미지 들 각각 에서 3 차원 공간 이 왜곡 되 는 양상 이 상이 함 에 따라 , 특징 점 들 사이 거리 등 을 활용 하 는 일반 적 인 특징 점 추출 기법 을 적용 하 는 것 이 한계 가 있 기 때문 이 다 . 다른 한편 으로 , 도 4 b 에 도시 된 바 와 같이 , 2 개 의 어안 이미지 들 을 2 개 의 파노라마 이미지 들 , 즉 표준 렌즈 로 각각 촬영 된 이미지 들 로 변환 하 고 , 파노라마 이미지 들 에서 임의 의 방식 으로 공통 의 특징 점 들 이 추출 될 수 있 다 .