LSTM 신경망을 이용한 삼차원 정보 잡음 감쇄

장훈석

doi:10.14801/jkiit.2021.19.8.91

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장훈석 (한국전자기술연구원)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제8호(JKIIT, Vol.19, No.8)

발행연도: 2021.8

수록면: 91 - 98 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.8.91

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삼차원 응시점과 같은 삼차원 정보를 획득하는 것은 컴퓨터 비전 분야의 연구에 있어서 근본적인 목적이다. 삼차원 정보 추정 방법 중의 하나인 Shape from Focus(SFF)는 다른 초점 정도를 가지는 2D 영상들을 사용하여 삼차원 정보를 획득한다. 각 영상 획득 단계에서 지터 노이즈라고 불리는 기계 진동이 발생하게 된다. 이 지터 노이즈는 2D 영상들의 초점값들을 변화시키기 때문에 삼차원 정보 추정 성능을 상당히 저하시킨다. 본 논문에서는 삼차원 정보 추정에서 지터 노이즈의 영향을 감쇄하는 새로운 필터링 기술을 제안한다. 첫 번째로, 지터 노이즈와 초점 커브들을 레비 분포와 이차 함수로 각각 모델링한다. 다음으로, 지터 노이즈를 감쇄하기 위해 딥러닝 기법 중의 하나인 장단기 메모리(LSTM) 신경망이 모델링된 초점 커브에 적용된다. 실험 결과들은 제안된 방법의 효율성을 증명한다.

#Shape from Focus(SFF) #jitter noise #focus curve #Long Short-Term Memory(LSTM) network

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

S. K. Nayar / 1994 / Shape from focus / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 16(8):824~831

심성오 / 2008 / 초점 정합에 기반한 고속 Shape From Focus 알고리즘 / 한국정보기술학회논문지 6(4):100~107

타릭 / 2017 / 3차원 형상 복원을 위한 수학적 모폴로지 기반의 초점 측도 기법 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6(1):23~28

H. S. Jang / 2018 / Removal of jitter noise in 3D shape recovery from image focus by using Kalman filter / Microscopy Research and Technique 81(2):207~213

Hoon-Seok Jang / 2019 / Bayes Filter based Jitter Noise Removal in Shape Recovery from Image Focus / Journal of Imaging Science and Technology 63(2):020501-1~020501-12

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