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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 51 - 61 (11page)
이용수
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본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 연구 목표
Ⅲ. 관성 센서 데이터를 활용한 이미지 전처리
Ⅳ. 이미지 스티칭
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론 및 향후 연구
참고문헌 (References)
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
Panorama VR, from http://www.uok3d.com/bussiness/panorama.php
K. M. Park, W. H. Seok, and K. H. Lee, “Sensor Industry and Major Promising Sensor Market and Technology Trend,” Electronics and Telecommunications Research Institute, 2015, 02.
S. H. Lee, “State and the Issues of IOT,” Institute for Information & communications Technology Promotion, 2014, 04.
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