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...
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2020
Korean
스테레오 매칭 ; 깊이 맵 ; 딥 러닝 ; 경계 처리 ; 가이디드 필터 ; Stereo Matching ; Depth Map ; Deep Learning ; Boundary Enhancement ; Guided Filter
KCI등재
학술저널
86-94(9쪽)
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다운로드국문 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.
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.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 나민영, "스마트 디바이스 제어를 위한 비전 기반 실시간 손 포즈 및 제스처 인식 방법" 한국차세대컴퓨팅학회 8 (8): 27-34, 2012
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10 임지연, "Global R&D Trend and Challenges in Artificial Intelligence SW" 한국차세대컴퓨팅학회 12 (12): 33-46, 2016
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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
중앙화 된 절차 없이 확장성을 확보하기 위한 개선된 PoS 구조 설계
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
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 |