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저자정보
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제11권 제12호
발행연도
2013.1
수록면
345 - 352 (8page)

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본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
#단안 단서 #깊이 추정 #에너지 최소화 #마르코프 랜덤 필드 #GPGPU #GPGPU #Monocular Cue #Depth Extraction #Energy Minimization #Markov Random Field

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BilianaKaneva / 2011 / Evaluation of Image Features Using a Photorealistic Virtual World / ICCV google schola Connolly, C. / 1997 / A study of efficiency and accuracy in the transformation from RGB to CIELAB color space / IEEE Transactions 6 : 1046 ~ 1048 google schola Corporation NVIDIA / 2007 / Nvidia cuda programming guide (version 1.0) / NVIDIA Corporation google schola P. Felzenszwalb / 2004 / Efficient graph-based image segmentation / IJCV 59 google schola S. Z. Li / 2001 / Markov Random Field Modeling in Image Analysis / Springer-Verlag google schola

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