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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 임종우
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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중간값(median) 필터는 동일한 픽셀위치의 값들 중 중간 값을 선택하는 필터이며, 이미지 잡음을 없애거나 이미지에서 움직이는 물체를 제거할 때 사용된다. 이를 사용하여 움직이는 물체는 제거되고 배경만 남아있는 이미지를 얻기 위해서는, 카메라를 고정시킨 후 시간차를 두어 여러 장의 이미지를 얻어야한다는 전제 조건이 필요하다. 하지만 이러한 전제 조건을 만족하는 이미지들을 얻는 것이 간단하지 않아 실생활에서 널리 쓰이기 힘들다는 문제점이 있다.
본 연구에서는 중간값 필터의 전제조건을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 이미지 스티칭 기법을 이용하여 카메라를 고정시켜야 한다는 전제조건을 극복한다. 또한 중간값 필터와 멀티밴드 블렌딩 기법을 사용하여 움직이는 물체가 제거된 이미지를 얻는다. 제안된 알고리즘을 사용하면 카메라를 고정시키지 않고도 중간값 필터를 적용할 수 있으며, 더 나아가 움직이는 물체가 제거되고 배경만 남아있는 파노라마 이미지를 생성하는 것도 가능하다.
본 논문에서는 여러 개의 테스트 이미지 집합을 사용하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증한다. 파노라마 이미지 연결이 매끄럽고, 움직이는 물체가 잘 제거되었는지 확인함으로써 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.
본 연구에서는 중간값 필터의 전제조건을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 이미지 스티칭 기법을 이용하여 카메라를 고정시켜야 한다는 전제조건을 극복한다. 또한 중간값 필터와 멀티밴드 블렌딩 기법을 사용하여 움직이는 물체가 제거된 이미지를 얻는다. 제안된 알고리즘을 사용하면 카메라를 고정시키지 않고도 중간값 필터를 적용할 수 있으며, 더 나아가 움직이는 물체가 제거되고 배경만 남아있는 파노라마 이미지를 생성하는 것도 가능하다.
본 논문에서는 여러 개의 테스트 이미지 집합을 사용하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증한다. 파노라마 이미지 연결이 매끄럽고, 움직이는 물체가 잘 제거되었는지 확인함으로써 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.
목차
그림 목차 v표 목차 vi국문요지 vii제 1 장 서론1. 1 연구 배경 및 목적 11. 2 관련 연구 21. 3 논문 구성 2제 2장 파노라마 이미지 생성2. 1 이미지 스티칭 기법 42. 2 특징점 검출과 매칭 52. 3 호모그래피 행렬 62. 4 이미지 워핑과 스티칭 8제 3 장 블렌딩3. 1 기존의 멀티밴드 블렌딩 143. 2 제안하는 중간값 필터와 멀티밴드 블렌딩 20제 4 장 실험 결과·31제 5 장 논의5. 1 실험 결과 분석 445. 2 향후 연구 44제 6 장 결론 46참고문헌 47
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