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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문지훈 (광주과학기술원) 호요성 (광주과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제2호 (통권 제471호)
발행연도
2017.2
수록면
92 - 98 (7page)

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일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
#Weighted census transform #Guided image filtering #Disparity estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 센서스 변환을 이용한 초기 변위지도 생성
Ⅲ. 초기 변위지도 생성 및 가이드 필터링
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
“3dv systems, z-cam,” http://www.3dvsystems.com/home/index.html D. Possuart and D. Laurendeau, “3D sensing for industrial computer vision, in advances in machine vision,” chapter 3, pp. 122-159, 1989. H. Hirschmuller and D. Scharstein, “Evaluation of Stereo Matching Costs on Image with Radiometric Differences,” IEEE Transactions on PAMI, vol. 31, no. 9, pp. 1582-1599, Sept. 2009. R. Zabih and J. Woodfill, “Non-parametric Local Transform for Computing Visual Correspondece,” ECCV, pp. 151-158, 1994. W. Fife and J. Archibald, “Improved Census Transforms for Resource-Optimized Stereo Vision,” IEEE Transaction CSVT, pp. 60-73, June, 2012.

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