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김은경 (부산대학교) 조현학 (부산대학교) 이한수 (부산대학교) 수료 아드히 위보워 (부산대학교) 김성신 (부산대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제25권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
502 - 508 (7page)

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스테레오 영상은 2-D 영상으로 분석할 수 없는 깊이(거리) 정보를 포함하고 있다. 하지만 연산을 통해서 거리정보를 얻을 수 있기 때문에 계산 값의 신뢰도가 낮고, 폐색된 공간 등의 영향으로 오차가 발생한다. 또한 Stereo Matching 시 Global Method를 사용할 경우, 많은 연산량에 따라 계산 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 연산 시간이 짧고 더 높은 정확도를 갖는 Disparity Map을 구하는 방법을 제안한다. 특징 기반 영상분할 기법인 윤곽선 추출을 통해 정확도는 높이고 연산 시간은 줄였다. 컬러 기반 영상 분할 기법인 Color K-Means를 통해 관심 영역을 추출하고, 이를 기반으로 Loopy Belief Propagation(LBP)을 접목하였다. 제안하는 방법을 적용함으로 영상 내 물체들의 연관성을 고려한 보정이 가능하였고, 관심 영역 추출에 따라 연산 시간을 줄일 수 있었다. 실험 결과, 기존의 방법들보다 연산 시간이 짧고 정확도가 높은 Disparity Map을 얻을 수 있었다.
#루피 신뢰도 전파 #스테레오 매칭 #영상 분할 #Color K-Means #디스패리티 맵 #Loopy Belief Propagation #Stereo Matching #Image Segmentation #Disparity Map

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 스테레오 영상의 특징
3. Disparity 보정
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

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