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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박순용
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2020
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In stereo vision, the cost aggregation step is very important to estimate accurate disparity images. Cost aggregation refers to the step of further improving the initial inaccurate disparity using neighbor values. In this paper, we propose a method to improve the disparity by obtaining the probability in the scan direction of the SGM, which is a traditional cost aggregation method. Our proposed method generates probability volume by counting how many times the disparity of the cost value with the minimum value is selected in each volume generated by the scan direction of the SGM. Next, a new penalty of the SGM is generated using the probability volume, and it is Iterated to find the optimal probability and update the cost volume. We perform post-processing steps for more accurate disparity calculations. We improved the disparity by post-processing the left-right consistency check and hole filling and weighted median filtering. We evaluated the method with the Middlebury data set, and in our experiments, we found that our results outperformed the traditional SGM.
목차
제 1 장 서론 1제 2 장 관련 연구 4제 3 장 본론 63.1. 스테레오 정합 소개 93.2. 초기 시차 추정 123.3. 비용 집계 153.3.1. SGM(Semi Global Matching) 153.3.2. Soft 3D 재구성 173.3.3. 제안 방법 203.4. 후 처리 과정 28제 4 장 실험 결과 및 분석 324.1. 페널티 α 값에 따른 오류 변화 324.2. 반복에 따른 오류 변화 344.3. 실험 결과 36제 5 장 결론 45참고 문헌 46영문 초록 49
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