본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다 . 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다 . 오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나 , 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고 , 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진 다중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다 . 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며 , 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음 , 각 화소 위치의 텍스쳐 정보 , 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과 , 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다 .
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
J. Sim et.al, “the Fourth Industrial Revolution and ICT – IDX Strategy for leading the Fourth Industrial Revolution”, ETRI Insight, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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