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자료유형
학술저널
저자정보
무하마드 타릭 마흐무드 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부) 최영규 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부)
저널정보
한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 반도체디스플레이기술학회지 제11권 제3호
발행연도
2012.1
수록면
19 - 25 (7page)

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The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.
#Depth recovery #Shape From Focus #Focus Measure #Gaussian Process #Regression

목차

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M. B. Ahmad / 2005 / A heuristic approach for finding best focused shape / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 15:566~574 google schola C. Hermans / 2009 / Depth from sliding projections in Computer Vision and Pattern Recognition, 2009 / CVPR 2009. IEEE Conference on :1865~1872 google schola A.P.Pentland / 1987 / A New Sense for Depth of Field / Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 9:523~531 google schola P. Favaro / 2008 / Shape from Defocus via Diffusion / Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE Transactions on,vol.30,pp.518-531 30:518~531 google schola S. K. Nayar / 1994 / Shape from focus / Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 16:824~831 google schola

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