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한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제32권 제5호(통신이론 및 시스템)
발행연도
2007.5
수록면
530 - 535 (6page)

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변이공간영상(Disparity space image, DSI) 방법은 스테레오 영상간의 정합을 찾는 방법이다. 이 방법은 각 화소 단위로 변이값을 계산해 내는 장점이 있다. DSI 방법은 비용함수를 최소화시키는 정합을 찾는 방법이다. 이 비용함수에서 폐색영역비용 값과 정합 보상값을 경험적으로 정하여왔다. 본 논문에서는 변이공간영상 방법에서 폐색영역비용과 정합보상값이 영상 잡음과 물체와 배경간의 차이에 영향을 받는 것을 이론적으로 분석하였다.
#Disparity space image #Stereo matching #Occlusion #Disparity estimation

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 변이공간영상에서의 비용함수
Ⅲ. 비용 함수의 상수 결정방법
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
L. Oisel, ‘E. Memin, L. Morin, and F. Galpin, “One-Dimensional Disparity Estimation for Three-Dimensional Reconstruction,” IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 12, No. 9, pp. 1107-1119, Sep. 2003. google schola 박찬희, 손광훈, “변이-움직임 벡터의 상관 관계를 이용한 객체 기반 스테레오 동영상 부호화,” 방송공학회논문지, 제 7권, 제 3호, pp. 238-247, 2002. dbpia 박창주, 고정환, 김은수, “스테레오 영상 보정 알고리즘에 기반한 새로운 중간시점 영상합성 기법,” 한국통신학회 논문지, Vol. 29, No. 5 C, pp. 632-641, May 2004. dbpia 장세훈, 한충신, 배진우, 유지상, “깊이 정보를 이용한 실시간 다시점 스테레오 영상 합성,” 한국통신학회 논문지, Vol. 30, No. 4C, pp. 239-246, Apr. 2005. dbpia M.Z. Brown, D. Burschka, and G.D. Hager, “Advances in Computational Stereo,” IEEE Trans. on PAMI, Vol. 25, No. 8, pp. 993-1008, August 2003. google schola

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