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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 231 - 237 (7page)
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본 논문에서는 포아송 방정식을 기반으로 하는 영상 합성에 있어서 합성된 영상의 자연성을 향상시키기 위한 효율적인 동영상 혼합 블랜딩 기법을 제안한다. 영상 블랜딩 과정에서는 영상 합성의 목적에 따라 포아송 블랜딩과 알파 브랜딩 등 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 혼합 블랜딩 방식은 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩의 장점들을 조합함으로써 합성 영상에서 이음매가 없고 또한 객체의 색상 왜곡이 감소되는 특징을 갖는다. 먼저 소스 영상의 객체를 포아송 블랜딩 방법으로 합성한 후, 블랜딩 된 객체와 원래의 객체의 색차를 비교한다. 그리고 색차값이 임계값 이상인 경우, 소스 영상의 객체에 대해 알파 블랜딩을 수행하고 이를 포아송 블랜딩 된 객체와 가중치를 부여하여 합산한다. 모의실험과 분석을 통해 제안된 방법이 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩에 비해 합성 영역의 자연성이 우수할 뿐 아니라 요구되는 계산량도 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상 합성 과정 및 선행 연구
Ⅲ. 자연성 향상을 위한 혼합 블랜딩
Ⅳ. 모의실험 및 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson Image Editing,” ACM Transaction on Graphics, vol. 22, no. 3, pp.313-318, Jul. 2003.
T. Chen, J. Y. Zhu, A. Shamir, and S.M. Hu, “Motion- Aware Gradient Domain Video Composition,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 22, no. 7, pp. 2532-2544, Jul. 2013.
G. Heo, H. Choi, and J. Kim, “Poisson Video Composition Using Shape Matching,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol.22, no.4, pp.617-623, 2018.
Richard J. Radke, Computer Vision for Visual Effects, Cambridge university press, 2013.
K. F. Hussain, and R. M. Kamel, “Efficient Poisson Image Editing,” Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, 14(2), pp. 45-57, 2015.
T. Chen, J. Y. Zhu, A. Shamir, and S.M. Hu, “Motion- Aware Gradient Domain Video Composition,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 22, no. 7, pp. 2532-2544, Jul. 2013.
G. Heo, H. Choi, and J. Kim, “Poisson Video Composition Using Shape Matching,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol.22, no.4, pp.617-623, 2018.
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