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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 51 - 57 (7page)
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본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Gargallo, Pau / 2005 / Bayesian 3D modeling from images using multiple depth maps / 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05) 2:885~891
Silberman / 2012 / Indoor segmentation and support inference from rgbd images / European conference on computer vision :746~760
Häne / 2017 / 3D visual perception for self-driving cars using a multi-camera system:Calibration, mapping, localization, and obstacle detection / Image and Vision Computing :14~27
Müller, K. / 2010 / 3-D video representation using depth maps / Proceedings of the IEEE 99(4):643~656
Häne / 2011 / Stereo depth map fusion for robot navigation / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems :1618~1625
Silberman / 2012 / Indoor segmentation and support inference from rgbd images / European conference on computer vision :746~760
Häne / 2017 / 3D visual perception for self-driving cars using a multi-camera system:Calibration, mapping, localization, and obstacle detection / Image and Vision Computing :14~27
Müller, K. / 2010 / 3-D video representation using depth maps / Proceedings of the IEEE 99(4):643~656
Häne / 2011 / Stereo depth map fusion for robot navigation / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems :1618~1625
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