아핀 변환: 두 판 사이의 차이

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(새 문서: 아핀 변환(Affine transformation)은 선형 변환과 평행 이동을 조합한 기하학적 변환이다. 벡터 공간에서의 점, 선, 도형 등을 변환할 때 직선성, 평행성, 비율 등을 보존한다. ==정의== 아핀 변환은 한 점 x에 대해 다음과 같은 형태로 표현된다. y = A * x + b 여기서 A는 선형 변환 행렬이며, b는 이동 벡터이다. 즉, 선형 변환 뒤에 평행 이동이 적용되는 구조이다. 아핀 변환은...)
 
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2025년 9월 15일 (월) 11:00 기준 최신판

아핀 변환(Affine transformation)은 선형 변환과 평행 이동을 조합한 기하학적 변환이다. 벡터 공간에서의 점, 선, 도형 등을 변환할 때 직선성, 평행성, 비율 등을 보존한다.

정의[편집 | 원본 편집]

아핀 변환은 한 점 x에 대해 다음과 같은 형태로 표현된다. y = A * x + b 여기서 A는 선형 변환 행렬이며, b는 이동 벡터이다. 즉, 선형 변환 뒤에 평행 이동이 적용되는 구조이다. 아핀 변환은 거리나 각도는 보존하지 않지만, 직선과 평행성, 중점 등의 기하학적 성질은 보존한다.[1]

성질[편집 | 원본 편집]

아핀 변환은 다음과 같은 성질을 가진다.

  • 직선성을 보존한다. 변환 전 직선은 변환 후에도 직선이다.
  • 평행성을 보존한다. 평행한 선은 변환 후에도 평행하다.
  • 비율을 보존한다. 예를 들어, 한 선분의 중점은 변환 후에도 중점이다.
  • 거리나 각도는 일반적으로 보존되지 않는다.

표현 방법[편집 | 원본 편집]

일반 좌표계에서의 표현[편집 | 원본 편집]

아핀 변환은 다음과 같이 표현된다. y = A * x + b

  • A: n x n 크기의 선형 변환 행렬
  • b: 이동 벡터

동차 좌표계(Homogeneous Coordinates) 표현[편집 | 원본 편집]

아핀 변환은 동차 좌표계를 이용하여 하나의 행렬 곱으로 표현할 수 있다. 예를 들어 2차원에서는 다음과 같다.

[ x' ]     [ a11  a12  b1 ]   [ x ]
[ y' ]  =  [ a21  a22  b2 ] * [ y ]
[  1 ]     [  0    0    1 ]   [ 1 ]

종류[편집 | 원본 편집]

아핀 변환에는 여러 가지 구체적인 변환이 포함된다.

  • 이동(Translation)
  • 확대/축소(Scaling)
  • 회전(Rotation)
  • 전단(Shear)
  • 반사(Reflection)

이러한 변환들은 서로 결합되어 복합적인 변환을 구성할 수 있다.

응용[편집 | 원본 편집]

아핀 변환은 다양한 분야에서 활용된다.

  • 컴퓨터 그래픽스: 객체의 변형, 위치 조정 등에 사용
  • 영상 처리: 영상 정합, 스티칭, 왜곡 보정 등에 사용
  • 로봇공학: 물체의 자세 추정 및 이동
  • 딥러닝: 신경망의 선형 계층(linear layer)과 bias 항은 아핀 변환의 구조와 동일함[2]

같이 보기[편집 | 원본 편집]

참고 문헌[편집 | 원본 편집]

각주[편집 | 원본 편집]

  1. 강병휘, 『디지털 영상처리』, 한빛아카데미, 2020, pp. 120-125.
  2. Ian Goodfellow 외, 『Deep Learning』, MIT Press, 2016, pp. 125-126.