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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이성배 (경희대학교) 강전호 (경희대학교) 김규헌 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제6호
발행연도
2020.11
수록면
882 - 897 (16page)

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최근 Panorama와 360° 영상이 대표되는 몰입형 미디어 콘텐츠의 활용이 증가하고 있다. 일반적인 카메라 한 대를 통해서 해당 콘텐츠를 생성하기에는 시야각이 제한되기 때문에, 다수의 카메라로 촬영한 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하는 영상스티칭이 주로 사용되고 있다. 그러나 촬영하는 카메라 간의 시차(Parallax)가 크다면 스티칭 영상에서 시차 왜곡이 발생할 수 있고, 이는 사용자의 콘텐츠 몰입을 제한하기 때문에 시차 왜곡을 극복할 수 있는 영상 스티칭 기술이 필요하다. 시차 왜곡을 극복하기 위한 기존의 Seam Optimization 기반 영상 스티칭 방법은 사물의 위치 정보를 반영하기 위하여 에너지 함수나 객체 세그먼트 정보를 활용하고 있지만, 초기 Seam 생성 위치, 배경 정보, 사물 검출기의 성능 그리고 사물의 배치 등의 제한 사항으로 인해 기술의 적용이 제한될 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물 검출을 활용하여 사물의 종류에 따라 다르게 설정한 가중치 값을 시각적 인지 에너지 값에 더함으로써, 기존 기술의 제한 사항을 극복할 수 있는 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 기술
Ⅲ. 딥러닝 기반 사물 검출을 활용한 우선순위 사물 중심의 영상 스티칭
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결과
참고문헌 (References)

참고문헌 (15)

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