메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성민 (세종대학교) 한종기 (세종대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제28권 제4호
발행연도
2023.10
수록면
62 - 79 (18page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
다수의 이미지로부터 6DoF VR 영상을 얻기 위해서 먼저 각 이미지에 대해 특징점 추출과 매칭 과정을 수행하고, 이 정보를 바탕으로 각 이미지의 Camera Pose를 구해야 한다. 이 과정에서 특징점들을 3차원 좌표로 옮긴 Sparse Point Cloud를 얻을 수 있다. 하지만, Sparse Point Cloud만으로는 품질 높은 6DoF VR 영상을 얻을 수 없는데, 한 이미지에서 특징점은 전체 픽셀 수에 비해 매우 적기 때문이다. 따라서, 품질이 좋은 6DoF VR 영상을 위해서 모든 픽셀을 3차원 좌표로 옮긴 Dense Point Cloud를 얻는 과정이 필수적이다. 본고에서는 다수의 이미지와 이에 대한 Camera Pose를 활용해 모든 이미지의 Depth Map을 추정하는 Multi-View Stereo 알고리즘을 사용하여 최종적으로 Dense Point Cloud를 얻는 과정에 대해 설명한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 전통적인 Multi-View Stereo
Ⅲ. 딥러닝 기반의 Multi-View Stereo
Ⅳ. 성능 비교
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089241523