RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      Guided Filter를 이용한 GA-Net Stereo Matching 개선

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A106612976

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      두 대의 카메라의 양안 시차를 이용해 깊이를 판별하는 stereo matching 분야에서는 최근에 개발되어 가장 효율적 인 알고리즘인 GA-Net이 존재한다. 본 논문에서는 Guided filter라는 경계 처리 알고...

      두 대의 카메라의 양안 시차를 이용해 깊이를 판별하는 stereo matching 분야에서는 최근에 개발되어 가장 효율적 인 알고리즘인 GA-Net이 존재한다. 본 논문에서는 Guided filter라는 경계 처리 알고리즘을 이용해 GA-Net에서 얻어낸 결과를 개선하는 방법을 제안한다. GA-Net에서 얻어낸 결과와 원본 스테레오 이미지를 Guided filter로 합성해 세밀한 경계를 이전보다 정확하게 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과 GA-Net에서 얻어진 결과는 Guided filter를 사용하여 평균 오차가 16.3% 감소하였다. 또한, Guided filter에서 사용자가 설정해야 하는 파 라미터를 변화하면서 결과를 측정해 파라미터의 변화에 대한 결과 이미지의 경향성을 분석하였다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In the field of stereo matching, the depth is determined by the disparities between two cameras and GA-Net shows the most accurate performance. In this paper, we improve the depth results from GA-Net using guided filtering as an edge enhancement techn...

      In the field of stereo matching, the depth is determined by the disparities between two cameras and GA-Net shows the most accurate performance. In this paper, we improve the depth results from GA-Net using guided filtering as an edge enhancement technique. Depth results from GA-Net and original stereo images are merged to produce more detailed depth images. Experimental results showed that the average error of the depth acquired by guided filter was decreased by 16.3%. We analyzed the depth results by controlling user-defined parameters in guided filtering.

      더보기

      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. GA-Net 기반 Guided Filter 개선
      • 2.1. GA-Net
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. GA-Net 기반 Guided Filter 개선
      • 2.1. GA-Net
      • 2.2. Guided Filter
      • 3. 실험 결과
      • 3.1 실험 환경
      • 3.2 실험데이터
      • 3.3 결과
      • 3.4 고찰
      • 4. 결론
      • Acknowledgement
      • 참고문헌
      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 나민영, "스마트 디바이스 제어를 위한 비전 기반 실시간 손 포즈 및 제스처 인식 방법" 한국차세대컴퓨팅학회 8 (8): 27-34, 2012

      2 "https://github.com/feihuzhang/GANet"

      3 "Vision Benchmark Suite" The KITTI(KIT, Karlsruhe Institute of Technology & TTI, Toyota Technological Institute)

      4 H. Hirschmuller, "Stereo processing by semiglobal matching and mutual information" 30 (30): 328-341, 2008

      5 A. Seki, "Sgm-nets: Semiglobal matching with neural networks" 6640-6649, 2017

      6 J.-R. Chang, "Pyramid stereo matching network" 5410-5418, 2018

      7 D. Scharstein, "Middlebury Dataset"

      8 Schonberger, Johannes L., "Learning to fuse proposals from multiple scanline optimizations in semiglobal matching" 739-755, 2018

      9 K. He, "Guided Image Filtering" 6 : 1397-1409, 2013

      10 임지연, "Global R&D Trend and Challenges in Artificial Intelligence SW" 한국차세대컴퓨팅학회 12 (12): 33-46, 2016

      1 나민영, "스마트 디바이스 제어를 위한 비전 기반 실시간 손 포즈 및 제스처 인식 방법" 한국차세대컴퓨팅학회 8 (8): 27-34, 2012

      2 "https://github.com/feihuzhang/GANet"

      3 "Vision Benchmark Suite" The KITTI(KIT, Karlsruhe Institute of Technology & TTI, Toyota Technological Institute)

      4 H. Hirschmuller, "Stereo processing by semiglobal matching and mutual information" 30 (30): 328-341, 2008

      5 A. Seki, "Sgm-nets: Semiglobal matching with neural networks" 6640-6649, 2017

      6 J.-R. Chang, "Pyramid stereo matching network" 5410-5418, 2018

      7 D. Scharstein, "Middlebury Dataset"

      8 Schonberger, Johannes L., "Learning to fuse proposals from multiple scanline optimizations in semiglobal matching" 739-755, 2018

      9 K. He, "Guided Image Filtering" 6 : 1397-1409, 2013

      10 임지연, "Global R&D Trend and Challenges in Artificial Intelligence SW" 한국차세대컴퓨팅학회 12 (12): 33-46, 2016

      11 F. Zhang, "Ga-net: Guided aggregation net for end-to-end stereo matching" 185-194, 2019

      12 A. Kendall, "End-to-end learning of geometry and context for deep stereo regression" 66-75, 2017

      13 J. Pang, "Cascade residual learning: A two-stage convolutional neural network for stereo matching" 887-895, 2017

      14 A. Geiger, "Are we ready for autonomous driving? the KITTI vision benchmark suite" 3354-3361, 2012

      15 Q. Yang, "A non-local cost aggregation method for stereo matching" 1402-1409, 2012

      16 N. Mayer, "A large dataset to train convolutional networks for disparity, optical flow, and scene flow estimation" 4040-4048, 2016

      17 N. Mayer, "A large dataset to train convolutional networks for disparity, optical flow and scene flow estimation" 483-499, 2016

      18 황경조, "2D 및 3D 정보 융합 기술을 이용한 표지판 검출" 한국차세대컴퓨팅학회 7 (7): 61-70, 2011

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      동일학술지 더보기

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2008-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.68 0.68 0.62
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.51 0.557 0.26
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼