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깊이 지도란 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 피사체의 표면까지의 거리와 관련된 정보를 표현한 영상 혹은 채널을 의미한다. 컴퓨터 생성 홀로그램 (Computer Generated Hologram) 분야에서 깊이 지도는 홀로그램 생성에 필요한 위상(Phase) 정보 추출에 사용되어 그 효용 가치가 높다. 깊이 지도의 생성 방법은 일반적으로 원본 이미지에 대한 좌, 우 스테레오 2D 영상 쌍의 이미지로 생성하는 방법과 원본 이미지에 대한 360도 반경의 다시점 영상으로부터 생성하는 방법이 있다. 본 논문에서는 ...

깊이 지도란 3차원 컴퓨터 그래픽스에서 피사체의 표면까지의 거리와 관련된 정보를 표현한 영상 혹은 채널을 의미한다. 컴퓨터 생성 홀로그램 (Computer Generated Hologram) 분야에서 깊이 지도는 홀로그램 생성에 필요한 위상(Phase) 정보 추출에 사용되어 그 효용 가치가 높다. 깊이 지도의 생성 방법은 일반적으로 원본 이미지에 대한 좌, 우 스테레오 2D 영상 쌍의 이미지로 생성하는 방법과 원본 이미지에 대한 360도 반경의 다시점 영상으로부터 생성하는 방법이 있다. 본 논문에서는 Maya 3D 소프트웨어로 생성한 오브젝트의 다시점 2.5D 이미지 데이터를 입력받아 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된 딥 러닝(Deep Learning) 네트워크를 사용하여 깊이 지도를 추정하는 방법에 대하여 기술한다. 추정한 깊이 지도와 정답 깊이 지도 데이터 간의 차이를 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 및 SSIM(Structural Similarity) 지표를 통해 측정하고 그 성능을 평가한다.

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