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저자정보
송대영 (충남대학교) 엄기문 (한국전자통신연구원) 이희경 (한국전자통신연구원) 임성용 (한국전자통신연구원) 서정일 (한국전자통신연구원) 조동현 (충남대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
301 - 305 (5page)

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Parallax distortion by depth difference occurs frequently when two images are stitched, as objects and backgrounds are usually not located at a uniform distance from the camera. To solve these problems, existing methods tried to obtain multiple homography for each region, then combine them based on certain energy functions. However, these methods are inefficient and complex because they are performed by a series of stages. In this paper, we introduce an end-to-end by a deep learning network for image stitching method, which is robust against distortion by depth difference. In order to train our end-to-end deep convolutional neural network (CNN), we construct a dataset by using CARLA simulator. Our dataset consists of a pair of left and right images with a narrow field of view as inputs, and a center image with a wide field of view. Thus, the proposed network takes left and right images as input and directly generates images with a wide field of view. We show the excellence of the proposed dataset and method through various experiments.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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