Local Differential Pixel Assessment Method for Image Stitching

Rhee, Seong Bae; Kim, kyuheon

Local Differential Pixel Assessment Method for Image Stitching

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이미지 스티칭의 지역 차분 픽셀 평가 방법

Type: Proceeding

Author: Rhee, Seong Bae (경희대학교) Kim, kyuheon (경희대학교)

Journal: The Korean Society Of Broad Engineers 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2019 하계학술대회

Published: 2019.6

Pages: 302 - 305 (4page)

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Local Differential Pixel Assessment Method for Image Stitching

Research history (3)

2021

Local Differential Pixel based Assessment Method for Generative Image

Rhee Seong Bae , Kim Kyu Heon Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences 2021.02 Proceeding

2019

Local Differential Pixel Assessment Method for Image Stitching

Seongbae Rhee , Jeonho Kang , Kyuheon Kim JOURNAL OF BROADCAST ENGINEERING 2019.09 Academic journal

Local Differential Pixel Assessment Method for Image Stitching

Rhee , Seong Bae , Kim 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2019.06 Proceeding

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이미지 스티칭은 다수의 이미지를 합성하여 카메라의 좁은 시야각(Field of View) 문제를 해결하는 기술이다. 최근 동영상 기반 Panorama, Super Resolution, 360 VR (Virtual Reality) 등의 컨텐츠 사용이 증가함에 따라, 보다 빠르고 정확한 이미지 스티칭 기술의 필요성이 커지고 있다. 지금까지 필요 성능을 만족시키기 위해 많은 알고리즘이 제안되고 있지만, 정확성을 측정하는 객관적 평가 방법은 표준화되지 않고 있다. 최근에서야 PSNR (Peak Signal - to- Noise Ratio) 과 SSIM (Structural Similarity index method) 측정값을 제시하는 방법이 주를 이루고 있지만, 본 논문에서는 PSNR 과 SSIM 측정 방식의 문제점을 밝히고 지역 차분 픽셀 평가 방법을 제안한다. 기하적 유사성과 광도 측정 정보를 포괄하는 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 평가 방식을 테스트 이미지를 통해 증명하고 SSIM 과 비교를 통해 해당 평가 방법의 이점을 밝힌다.

요약
1. 서론
2. 기존 평가 방법 분석
3. LDPM
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

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