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Gabor Filter를 이용한 소실선 검출 기반의 깊이 지도 생성 기법
Generation Method of Depth Map based on Vanishing Line using Gabor Filter 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.3 no.1, 2012년, pp.13 - 17  

유태훈 (광운대학교 플라즈마 바이오 디스플레이학과) ,  이상훈 (광운대학교 교양학부)

초록
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본 논문에서는 기하학적 단서인 소실선과 텍스처를 이용하여 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 소실선은 영상 내 존재하는 평행한 직선들에 의해 생성되는 것으로 영상에서 Gabor Filter를 통해 특정 각도의 경계를 추출하고 이를 허프 변환을 통해 직선을 추출하여 소실선을 검출해낸다. 검출된 소실선에 따라 초기 깊이 지도를 생성하고 텍스처 단서인 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합하여 최종 깊이 지도를 생성한다. 소실선을 이용한 초기 깊이지도와 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합함으로써 보다 신뢰성 있는 깊이 지도가 생성되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose method of generation of depth map using vanishing line and texture. vanishing line is generated by parallel lines in image. For generate vanishing line, show boundary of particular angle through Gabor Filter and extract line through Hough Transform. Initial Depth Map is est...

주제어

#소실선   #허프변환   #가버필터   #검출   #지도  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • [3] 이러한 단일 영상에서의 소실점은 카메라 위치를 기준으로 가장 먼 곳에 해당하므로 깊이를 추정하는 단서가 된다. 따라서 본 논문에서는 소실점을 기반으로 상대적인 깊이 지도를 생성한다.
  • 본 논문에서는 단일 영상에서 소실점과 영상분할을 통한 깊이-지도 생성 방법을 제안하였다. 소실점을 구하기 위해 Gabor Filter를 이용하여 특정 θ의 경계를 나타 내고 확률적 허프 변환을 통해 신뢰성 있는 선을 추출하였다.

가설 설정

  • (b)영상에서 선을 검출하기에는 경계의 두께가 불필요하게 두껍다. 따라서 케니(Canny) 알고리즘을 이용하게 되는데 케니 알고리즘은 소벨(Sobel) 연산자를 기반으로 다른 기울기 연산자를 조합하여 이중 경계화를 통해 최적 외곽선을 구하는 알고리즘이다[5].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Graph-Cut Segmentation이란? Graph-Cut Segmentation은 영상 내 픽셀 주변 유사한 색상을 가진 이웃 픽셀들을 하나의 영역으로 결합 하는 분할 알고리즘이다. 그래프 G는 꼭지점의 집합 V와 변의 집합 E의 순서쌍 G=(V, E)으로 정의하며 그래프이론을 이용한 영상 분할을 하기 위해서 영상을 그래프로 나타낸다.
본 연구에서 제안한 소실선과 텍스처를 이용하여 깊이 지도를 생성하는 방법은 어떠한 과정을 거쳐 생성되는가? 본 논문에서는 기하학적 단서인 소실선과 텍스처를 이용하여 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 소실선은 영상 내 존재하는 평행한 직선들에 의해 생성되는 것으로 영상에서 Gabor Filter를 통해 특정 각도의 경계를 추출하고 이를 허프 변환을 통해 직선을 추출하여 소실선을 검출해낸다. 검출된 소실선에 따라 초기 깊이 지도를 생성하고 텍스처 단서인 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합하여 최종 깊이 지도를 생성한다. 소실선을 이용한 초기 깊이지도와 슈퍼 픽셀을 이용한 상대적 깊이 지도를 결합함으로써 보다 신뢰성 있는 깊이 지도가 생성되었다.
3D영상의 제작 방법은 어떻게 분류할 수 있는가? 3D영상의 제작 방법은 CG영상 제작, 실사 촬영제작, 실사 촬영과 CG영상을 결합한 제작, 2D 영상을 3D 영상으로 바꾸는 컨버팅 제작 등 크게 네 가지로 분류할 수 있다. 그러나 CG영상 제작이나 실사 촬영제작은 많은 비용과 시간이 소요되어 3D 콘텐츠의 병목현상이 일어나고 있다.
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