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NTIS 바로가기방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.19 no.2, 2014년, pp.140 - 147
신동원 (광주과학기술원 정보통신공학부) , 호요성 (광주과학기술원 정보통신공학부)
In this paper, we propose a method for real-time depth image refinement. In order to improve the quality of the depth map acquired from Kinect camera, we employ constant memory and texture memory which are suitable for a 2D image processing in the graphics processing unit (GPU). In addition, we appl...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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결합형 양방향 필터는 어떻게 깊이 영상 오차를 제거하는가? | 이 가운데 대표적인 방법으로 결합형 양방향 필터 (joint bilateral filter, JBF)를 들 수 있다[3]. 이 방법은 표적 화소와 주변 화소 간의 거리 차이를 반영하는 공간 (spatial) 필터와 화소값 차이를 반영하는 범위 (range) 필터를 사용하는데, 범위 필터를 보조 영상, 즉, 색상 영상의 것으로 대체함으로써 색상 영상의 경계 정보를 깊이 영상에 그대로 반영한다. 따라서, 두 영상 간의 객체 경계 불일치 문제를 효과적으로 제거함과 동시에 깊이값 오차를 보정할수 있다. | |
CUDA는 무엇인가? | CUDA는 GPU를 이용한 대용량의 데이터에 대한 병렬 계산을 하는데 기반이 되는 통합 개발 환경이다. 본 논문에서는 CUDA를 이용하여 앞서 소개한 결합형 양방향 필터의 연산을 병렬적으로 수행함으로써 계산 시간을 줄인다. | |
Kinect 깊이 카메라로 부터 획득한 깊이 영상이 깊이값 추정에 실패한 영역들을 많이 포함하고 있는 이유는 무엇인가? | 하지만 그림 1(b)에서 볼 수 있듯이, Kinect 깊이 카메라로 부터 획득한 깊이 영상은 깊이값 추정에 실패한 영역들을 많이 포함하고 있다. 이러한 영역은 Kinect 깊이 카메라에 장착된 적외선 송신기와 수신기의 물리적인 거리 차이로 인한 폐색 영역 발생, 객체의 경계 불일치 등 다양한 센서 잡음 때문에 발생한다. 그림 1(a)와 그림 1(b)에서 볼 수 있 듯이, 원본 깊이 영상에서 책상 위와 물체 주변에 검은색으로 표현되어 있는 센서 잡음을 확인할 수 있다. |
C. Fehn, "Depth-image-based rendering (DIBR), Compression and Transmission for a New Approach on 3-D TV," Proc. of SPIE Conference Stereoscopic Displays and Virtual Reality Systems, vol. 5291, pp. 93-104, Jan. 2004.
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http://vision.middlebury.edu/stereo/data/
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