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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재인 (인하대학교) 김태정 (인하대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제18권 제1호
발행연도
2013.1
수록면
31 - 42 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2013

고품질 3D 콘텐츠 제작을 위한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법 개발
김재인 지리정보공학과 2013.01 학위논문
고품질의 3D 콘텐츠 제작을 위한 베이지안 접근방식의 사진측량기반 편위수정기법 개발
김재인 ,  김태정 방송공학회논문지 2013.01 학술저널

2012

정밀 3D콘텐츠 제작을 위한 강인 편위수정기법 개발 및 성능비교
김재인 ,  김태정 대한공간정보학회 학술대회 2012.10 학술대회자료
3D 콘텐츠 제작을 위한 사진측량기반의 강인기법
김재인 ,  김태정 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2012.07 학술대회자료
입체영상 제작을 위한 비정렬 스테레오 영상의 정밀편위수정
김재인 ,  김태정 방송공학회논문지 2012.03 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 고품질의 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 교정방법으로, 베이지안 접근방식을 적용한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반의 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위한 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 일반적인 상대표정 알고리즘과 컴퓨터비전분야의 8점 알고리즘 및 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며, 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안 알고리즘의 높은 정확도와 여러 오차요인들에 대한 강인성, 그리고 최소화된 영상변형의 결과를 보여주었다.
#Stereovision #3D Movie #Rectification #Epipolar geometry #Photogrammetry #Bayesian approach

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 알고리즘
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - H. Kim / 2011 / Technical trend of stereoscopic content production / Electronics and Telecommunications Trends 26 (1) : 13 ~ 24 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Y.-S. Kang / 2011 / An efficient image rectification method for parallel multi-camera arrangement / IEEE Trans. Consumer Electronics 57 (3) : 1041 ~ 1048 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Z. Zhang / 2000 / A flexible new technique for camera calibration / IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22 (11) : 1330 ~ 1334 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - D. C. Brown / 1971 / Close-range camera calibration / Photogrammetric Engineering 37 (8) : 855 ~ 866 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - R. I. Hartley / 1999 / Theory and practice of projective rectification / International Journal of Computer Vision 35 (2) : 115 ~ 127 google schola

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