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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최한솔 (광운대학교) 이종석 (디지털인사이트) 심동규 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2021.5
수록면
283 - 295 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

라이다 깊이 맵과 이미지를 사용한 자기 조직화 지도 기반의 고밀도 깊이 맵 생성 방법
최한솔 ,  이종석 ,  심동규 방송공학회논문지 2021.05 학술저널

2020

라이다와 이미지를 사용한 자기 조직화 지도 기반의 고밀도 깊이맵 생성 방법
최한솔 컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
#Depth map #LiDAR #Upsampling #Self-organizing map

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 조밀한 깊이 맵 생성 방법
Ⅲ. 제안하는 조밀한 깊이 맵 생성 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
L. Wang, M. Liao, M. Gong, R. Yang, and D. Nister, "High-quality real- time stereo using adaptive cost aggregation and dynamic programming," Third International Symposium on 3D Data Processing, Visualization, and Transmission (3DPVT'06), Chapel Hill, NC, USA, 14-16 June 2006. google schola Q. Yang, L. Wang, R. Yang, H. Stewe´nius, and D. Niste´r, "Stereo matching with color-weighted correlation," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no.3, pp. 492 - 504, Apr. 2008. google schola K.-J. Yoon and I. S. Kweon, "Adaptive support-weight approach for correspondence search," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, no. 4, pp. 650 - 656, Apr. 2006. google schola J. L. Schonberger and J.-M. Frahm, "Structure-from-motion revisited," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, 27-30 June. 2016. google schola S. B. Imandoust and M. Bolandraftar, "Application of K-Nearest Neighbor (KNN) Approach for Predicting Economic Events: Theoretical Background," International Journal of Engineering Research and Applications, vol. 3, no. 5, pp. 605-610, Sep. 2013. google schola

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