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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.3
- 수록면
- 96 - 101 (6page)
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소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 알고리즘
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (11)
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1. [학술지(정기간행물)] - C. Rother / 2002 / A new approach to vanishing point detection in architectural environments / Image and Vision Computing 2 : 647 ~ 655
2. [학술지(정기간행물)] - C. Rasmussen / 2004 / Grouping dominant orientations for ill-structured road following / Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 470 ~ 477
3. [학술대회논문] - K. Hui / 2009 / Vanishing point detection for road detection / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 96 ~ 103
4. [학술대회논문] - S. Battiatoa / 2004 / 3D Stereoscopic Image Pairs by Depth-Map Generation / Proceedings of the 3D Data Processing, Visualization, and Transmission, 2nd International Symposium : 124 ~ 131
5. [학술지(정기간행물)] - B. Caprile / 1990 / Using vanishing point for camera calibration / International Journal of Computer Vision 4 : 127 ~ 140
2. [학술지(정기간행물)] - C. Rasmussen / 2004 / Grouping dominant orientations for ill-structured road following / Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 470 ~ 477
3. [학술대회논문] - K. Hui / 2009 / Vanishing point detection for road detection / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 96 ~ 103
4. [학술대회논문] - S. Battiatoa / 2004 / 3D Stereoscopic Image Pairs by Depth-Map Generation / Proceedings of the 3D Data Processing, Visualization, and Transmission, 2nd International Symposium : 124 ~ 131
5. [학술지(정기간행물)] - B. Caprile / 1990 / Using vanishing point for camera calibration / International Journal of Computer Vision 4 : 127 ~ 140
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