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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이윤구
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 광운대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 논문에서는 고품질의 단일 파노라마 비디오 획득을 목적으로 하는 그래프 컷(graph-cuts, GC) 알고리즘을 적용한 새로운 비디오 스티칭(video stitching) 방법을 제안한다. 고품질의 파노라마 비디오를 획득하기 위해서는 입력 비디오 프레임들이 겹치는 영역(overlapped area, 이하 중첩 영역)에 대해서 공간적 영역과 시간적 영역의 일관성이 보장되어야 한다. 그러나 비디오 스티칭 수행 시, 카메라와 거리가 가까운 물체 혹은 카메라와 카메라의 경계, 즉 중첩 영역에서 물체가 움직이는 경우 부자연스러운 왜곡이 발생한다. 특히, 중첩 영역을 가로지르면서 이동하는 물체가 존재하는 경우 중첩 영역에서 종종 고스트 현상(ghost effect)이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력 비디오의 중첩 영역에서 최적의 정합선(seam)을 찾을 수 있도록 개선된 그래프 컷 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 우선, 중첩 영역의 색상 차이 값만을 이용하는 기존의 그래프 컷 알고리즘을 사용해 첫 번째 프레임에서 정합선을 찾는다. 찾아진 정합선은 전경 물체를 가로지르지 않는 최적의 정합선이며, 이는 참조 정합선(reference seam, )으로 설정된다. 그 다음, 연속된 프레임에서 기존의 그래프 컷 비용 함수에 거리 값 가중치와 전경 물체 값 가중치를 더한 비용 함수를 적용하여 최적의 정합선을 찾는다. 거리 값 가중치는 와의 거리 차이 값을 이용해 와 가까운 위치에서 최적의 정합선을 찾을 수 있도록 한다. 전경 물체 값 가중치는 정합선이 이동하는 전경 물체를 가로질러서 물체의 내용을 훼손하는 경우를 방지한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 고스트 현상 감소에 효과적이며 동시에 공간적 영역과 시간적 영역에서의 일관성이 보장되는 고품질의 파노라마 비디오를 획득할 수 있음을 보여준다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 관련 연구 42.1 이미지 스티칭 42.1.1 이미지 정렬 42.1.2 이미지 합성 72.2 비디오 스티칭 82.2.1 그래프 컷을 적용한 비디오 스티칭 82.3 그래프 컷 9제 3 장 제안 알고리즘 123.1 알고리즘 프레임워크 123.1.1 프레임 등록 및 정렬 143.2 개선된 그래프 컷을 적용한 비디오 스티칭 163.2.1 공간적 일관성 163.2.2 시간적 일관성 173.2.3 물체의 현저성 183.2.4 개선된 그래프 컷 알고리즘 20제 4 장 실험 및 결과 214.1 실험 데이터 획득 214.2 실험 결과 22제 5 장 결 론 33참고문헌 34
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