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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동석 (동의대학교) 권순각 (동의대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제24권 제5호
발행연도
2019.10
수록면
1 - 8 (8page)

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본 논문에서는 깊이 영상에서 깊이 카메라의 일시적인 오류로 인해 측정이 되지 않은 깊이 화소의 값을 보정하는 방법을 제안한다. 깊이 영상의 한 블록 내에서 측정이 정상적으로 된 화소의 좌표와 깊이 값을 이용하여, 해당 블록의 깊이 값과 제일 오차가 적은 평면과 곡면을 모델링한다. 그 후 각각의 모델링된 표면을 통해 추정된 깊이 값과 원래 측정된 깊이 값을 비교하여 오차를 계산한다. 그 후 오차가 제일 작게 계산된 표면을 선택한 후, 측정에 실패한 깊이 화소를 선택된 모델링 표면을 통해 깊이 값을 추정함으로써 보정한다. 모의실험 결과 제안된 방법을 통한 보정방법은 5×5 영역의 중간 값을 이용한 보정방법에 비해 보정 성능이 평균 20% 개선되었음을 확인하였다.
#깊이 카메라 #깊이 영상 보정 #표면 모델링 #Depth camera #Depth picture correction #Surface modeling

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 표면 모델링을 통한 깊이 영상 내 측정 실패 화소 보정 방법
3. 실험결과
4. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Fanelli, G. / 2013 / Real Time 3D Face Alignment with Random Forests-based Active Appearance Models / Proceeding of the IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition :1~8 google schola 권순각 / 2016 / 구형 객체의 깊이 영상 부호화 방법 / 한국산업정보학회논문지 21(6):23~29 dbpia Lee, D. S. / 2018 / Intra Prediction of Depth Picture with Plane Modeling / Symmetry 10(12):1~16 Crossref Lee, D. S. / 2019 / Virtual Touch Sensor using a Depth Camera / Sensor 19(4):1~13 Crossref Levin, A. / 2004 / Colorization using Optimization / Proceedings of ACM SIGGRAPH :689~694 google schola

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