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저자정보
최한길 (연세대학교) 류승철 (연세대학교) 김승룡 (연세대학교) 박기홍 (연세대학교) 손광훈 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2015.6
수록면
616 - 619 (4page)

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This paper introduces efficient dense correspondence approach to estimate matching for images as varying photometric and geometric variations, such as tone, scale and rotation. Our approach employs filter-based propagation technique. To estimate reliable scale and rotation on overall image domain, we assume that similar pixels of same object have similar scale and rotation values. We propagate sparse scales and rotations with detected feature points by the edge-aware filtering technique. Finally, we find dense correspondence field by using belief propagation and coarse-to-fine scheme. Our method shows outperforming results compared to conventional dense matching algorithms, such as SIFT flow, DAISY, and Scale-Less SIFT.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련이론
Ⅲ. 제안방법
Ⅳ. 실험 및 결과
참고문헌

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