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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 28 - 34 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.1.028
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스테레오 이미지에서 3차원 정보의 복원을 위해서는 스테레오 매칭 기법을 사용한다. 그 중 semi-global matching은 연산 속도가 빠르고 매끄러운 디스패리티 맵을 구할 수 있다. 하지만 물체 경계나 특징이 부족한 부분의 픽셀의 경우 디스패리티 값이 0으로 구해지는 오류가 발생하기도 한다. 이에 본 논문에서는 컬러 정보 및 영역 유사도 기반 디스패리티 맵 보정방법을 이용하여 오류값을 보정하고자 한다. 이를 위해 SGM으로 구해진 디스패리티 맵에서 오류값을 갖는 픽셀들을 찾고, 컬러 정보를 이용하여 보정 시 기준이 되는 픽셀을 구한다. 해당 픽셀도 오류값을 가질 수 있기 때문에, 영역 설정 후 영역 유사도를 연산하여 디스패리티 값을 가져올 범위를 찾는다. 찾아진 범위 내 디스패리티 값의 중앙값을 찾아서 디스패리티 값을 보정하는 방식으로 디스패리티 맵을 보정한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 컬러 정보 및 영역 유사도 기반 디스패리티 맵 보정 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Amit Agrawal, Yu Sun, John Barnwell, and Ramesh Raskar, “Vision-guided robot system for picking objects by casting shadows,” The International Journal of Robotics Research, vol. 29, no. 2-3, pp. 155-173, 2010.
Byoung Chul Ko, Kwang-Ho Cheong, and Jae-Yeal Nam, “Fire detection based on vision sensor and support vector machines,” Fire Safety Journal, vol. 44, no. 3, pp. 322-329, 2009.
Eun Kyeong Kim, Hyunhak Cho, Hansoo Lee, Suryo Adhi Wibowo, and Sungshin Kim, “Improvement of Disparity Map using Loopy Belief Propagation based on Color and Edge,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 25, no. 5, pp. 502-508, 2015.
Heiko Hirschmuller, “Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information,” International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 807-814, 2005.
Daniel Scharstein, and Chris Pal, “Learning Conditional Random Fields for Stereo,” 2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8, 2007.
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