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NTIS 바로가기반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.11 no.3, 2012년, pp.19 - 25
The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated ...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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초점 정보를 이용하여 물체의 깊이를 측정하는 방법의 종류에는 무엇이 있는가? | 초점 정보를 이용하여 물체의 깊이를 측정하는 방법은 크게 Shape From Defocus (SFD)와 Shape From Focus (SFF) 로 나뉘어진다. SFD에서는 여러 장의 영상과 함께 카메라의 정보가 사용되는데[3,4], 이와 달리 SFF에서는 다양한 초점에서 취득된 영상 시퀀스만을 이용하여 조밀한 깊이 정보를 추출할 수 있다[5,6]. | |
초점 측도에서 에러는 무엇에 의하여 발생하는가? | 초점 값의 계산시 발생하는 오차에 의해 초기 깊이 맵에는 오차가 발생하게 되는데, 이동이나 확대, 흔들림 등에 의해 초점 측도에 에러가 발생하고, 이러한 초점 측도의 성능이 깊이 맵의 정확도를 결정하게 된다. 이와 함께, 인접한 프레임 사이의 초점 레벨의 비연속성(discreteness)도 초점 정보의 누락을 발생시키게 된다[7]. | |
초점 계산 시 초기 깊이 값의 보다 정확한 예측을 위해 어떠한 방법들이 제안되고 있는가? | 지금까지 초기 깊이 값의 보다 정확한 예측을 위해 두 가지 접근 방법들이 제안되고 있다. 한 가지 접근 방법은 영상 초점 볼륨을 필터링 하는데 기반을 두고 있다. 이들 방법들은 작은 윈도우 내의 초점 값들을 단순히 더하여 깊이 값의 안정성을 향상하고자 하는 것으로, 이전 프레임과 다음 프레임의 초점 값을 활용하기 위해 3차원 이웃(neighborhood) 연산을 이용하였다. 그러나 이 방법들은 윈도우를 너무 작게 잡으면 잡음을 충분히 제거하기가 어려우며, 윈도우가 너무 크면 깊이 값이 흐릿해지는(blurry) 문제가 발생하게 된다[8,9]. 이를 보완하기 위해 단순한 필터링이 아니라 잡음과 관련이 있는 고주파 성분을 제거하기 위해 도메인을 변환하여 처리하는 알고리즘도 제안되었다. 두 번째 접근 방법들은 먼저 기존의 방법으로 초기 깊이 맵을 구한 후 이를 추가적으로 개선하는 방식으로 정확도를 향상하고자 하였는데, 이를 위한 다양한 근사 기법들이 제안되었다[1, 6]. 그러나 실제 상황에서는 이들 방법에서도 초기 예측치의 에러가 최종적인 깊이 값에 큰 영향을 주게 되는데, 따라서 일반화된 최적의 깊이 연산자(depth estimator)를 필요하게 된다. |
M. B. Ahmad and T. S. Choi, "A heuristic approach for finding best focused shape," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 15, pp. 566 - 574, April 2005.
C. Hermans, Y. Francken, T. Cuypers, and P. Bekaert, "Depth from sliding projections," in Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on, 2009, pp. 1865-1872.
A. P. Pentland, "A New Sense for Depth of Field," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. PAMI-9, pp. 523-531, 1987.
P. Favaro, S. Soatto, M. Burger, and S. J. Osher, "Shape from Defocus via Diffusion," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 30, pp. 518-531, 2008.
S. K. Nayar and Y. Nakagawa, "Shape from focus," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 16, pp. 824-831, Aug 1994.
M. Subbarao and T. S. Choi, "Accurate recovery of three-dimensional shape from image focus," IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 17, pp. 266 - 274, 1995.
A. S. Malik and T. S. Choi, "Consideration of illumination effects and optimization of window size for accurate calculation of depth map for 3D shape recovery," Pattern Recognition, vol. 40, pp. 154 -170,2007.
E. Krotkov, "Focusing," International Journal of Computer Vision, vol. 1, pp. 223 - 237, 1988.
M. T. Mahmood, W. J. Choi, and T. S. Choi, "PCAbased method for 3D shape recovery of microscopic objects from image focus using discrete cosine transform," Microscopy Research and Technique, vol. 71, pp. 897 - 907, 2008.
C. E. Rasmussen and C. K. I. Williams, Guussian Processes for Machine Learning: MIT Press, 2006.
Z. Jianke, S. C. H. Hoi, and M. R. Lyu, "Nonrigid shape recovery by Gaussian process regression," in Computer Vision and Pattern Recognition, 2009. CVPR 2009. IEEE Conference on, 2009, pp. 1319-1326.
N. Heung-Sun, W. Tai-Pang, and T. Chi-Keung, "Surface-from-Gradients with Incomplete Data for Single View Modeling," in Computer Vision, 2007.ICCV 2007. IEEE 11th International Conference on, 2007, pp. 1-8.
T. M. Tenenbaum, "Accommodation in computer vision," Stanford University, 1970.
R. Ferzli and L. J. Karam, "A No-Reference Objective Image Sharpness Metric Based on the Notion of Just Noticeable Blur (JNB)," Image Processing, IEEE Transactions on, vol. 18, pp. 717- 728, 2009.
T. S. Choi and J. Yun, "Three-dimensional shape recovery from the focused-image surface," Optical Engineering, vol. 39, pp. 1321 - 1326, 2000.
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