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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
신수연 (충북대학교) 김동명 (충북대학교) 서재원 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제16권 제7호
발행연도
2016.7
수록면
431 - 438 (8page)

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본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 3×3 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
#3D #깊이영상 #업샘플링 #Depth Map #Upsampler

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 업샘플링 알고리즘
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

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[학술대회논문] - S. B. Gokturk / 2004 / A Time-of-Flight Depth Sensor, System Description, Issues and Solutions / Proc. IEEE Conf. Computer Vision Pattern Recognition Workshops : 35 ~ google schola [단행본] - R. C. Gonzalez / 2002 / Digital Image Processing / Prentice Hall google schola [학술지(정기간행물)] - J. Kopf / 2010 / Joint Bilateral Upsampling / ACM Trans. on Graphics 26 (3) : 1 ~ 6 google schola [학술대회논문] - L. Yagguang / 2014 / Depth Map Super-resolution Via Iterative Joint-Trilateral-Upsampling / Proc. IEEE Conf. Visual Communications and Image Processing : 386 ~ 389 google schola [학술대회논문] - Q. Yang / 2007 / Spatial-Depth Super Resolution for Rang Images / Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition : 1 ~ 8 google schola

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