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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이주영 (Seokyeong University) 이광엽 (Seokyeong University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
163 - 169 (7page)

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본 논문에서는 스테레오 영상정합을 위하여 개선된 영역기반, 에너지 기반 알고리즘, 학습기반 구조의 정합 오류율을 비교하였다. 영역기반으로 census transform(CT), 에너지 기반으로 belief propagation(BP) 알고리즘을 선정하였다. 기존 알고리즘을 개선하고 모바일 시스템에서 스테레오 영상정합에 활용가능 하도록 임베디드 프로세서 환경에서 구현하였다. 비교 대상이 되는 학습기반의 경우에 도 적은 규모의 파라메터를 활용하는 신경망 구조를 채택하였다. 세 가지 정합방법의 오류율 비교를 위해 테스트 이미지로 Middlebury 데이터 세트 가운데 Tsukuba를 선정하고 정합 성능의 정확한 비교를 위해 비폐색, 불연속, 시차 오류율 등으로 세분화하였다. 실험 결과 CT 매칭의 오차율은 기존 알고리즘과 수정된 알고리즘으로 비교하였을 때 약 11% 성능 개선되었다. BP 매칭은 오류율에서 기존 CT 에 비하여 약 87% 우수하였다. 신경망을 이용한 학습기반과 비교 하였을 때 BP 매칭이 약 31% 우수함을 보였다.
#stereo matching #census transform #belief propagation #neural network disparity map

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Census Transform 스테레오 매칭 설계
Ⅲ. Belief Propagation 스테레오 매칭 설계
Ⅳ. Deep Learning 기반 스테레오 매칭과 설계된 스테레오 매칭 비교 실험
Ⅴ. 결론
References

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