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NTIS 바로가기Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.53 no.5, 2016년, pp.132 - 140
윤인용 (성균관대학교 정보통신대학) , 김중규 (성균관대학교 정보통신대학)
In this paper, we propose boundary-preserving stereo matching method based on adaptive disparity adjustment using confidence region detection. To find the initial disparity map, we compute data cost using the color space (CIE Lab) combined with the gradient space and apply double cost aggregation. W...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Mean-shift 세그먼트 영상을 이용한 시차 지도 생성 방법의 단계는 어떻게 되는가? | <그림 1>은 본 논문에서 제안하는 전체 시스템 구조를 도식화한 것이다. 첫 번째 단계로 적응적 가중치를 기반으로 하는 초기 시차지도를 생성한다. 그런 다음, 세그먼트 영상을 이용하여 초기 시차 지도에 대한 신뢰도 영상을 생성하고, 마지막 단계로 생성된 신뢰도 영상을 이용하여 시차 지도 재생성을 수행 하게 된다. | |
스테레오 영상에서의 시차 지도를 구하기 위한 네 가지 단계는 순서대로 무엇인가? | (1) 매칭 비용 계산 (2) 비용 결합 (3) 시차 지도 계산 / 최적화 (4) 시차 지도 재생성 | |
스테레오 정합을 실시하는 목적은 무엇인가? | 본 논문에서는 신뢰 영역을 검출하고 이를 이용하여 미스 매치된 영역에 대한 홀을 채우고 적응적으로 시차 지도를 조정하여 경계를 보존하는 스테레오 정합 방법을 제안한다. 초기 시차 지도 추정을 위해 비용 계산은 색상(CIE Lab)과 경사도(Gradient)를 결합하여 이용하였고, 두 번의 비용 결합 함수를 적용 하여 시차 지도를 추정 하였다. |
W. Fife, J. Archibald, Improved census transforms for resource-optimized stereo vision, IEEE TCSVT 23, pp. 60-73, 2013.
N.Y. Chang, T. Tsai, B. Hsu, Y. Chen, T. Chang, Algorithm and architecture of disparity estimation with mini-census adaptive support weight, IEEE TCSVT 20 (6), pp.792-805, 2010.
X. Sun, X. Mei, S. Jiao, M. Zhou, H. Wang, Stereo Matching with Reliable Disparity Propagation, 3DIMPVT, 2011.
C. Cigla, A.A. Alatan, Information Permeability for Stereo Matching, Elsevier Signal Processing: Image Communication, 2013.
F. Tombari, S. Mattoccia, L. Di Stefano, E. Addimanda, Classification and Evaluation of Cost Aggregation Methods for Stereo Correspondence, CVPR, pp. 1-8, 2008.
M. Gong, R.G. Yang, W. Liang, M.W. Gong, A performance study on different cost aggregation approaches used in real-time stereo matching, IJCV 75, pp. 283-296, 2007.
K.-J. Yoon, I.S. Kweon, Adaptive support-weight approach for correspondence search, IEEE TPAMI 28, pp. 650-656, 2006.
L. Di Stefano, F. Tombari, S. Mattoccia, Segmentation-based adaptive support for accurate stereo correspondence, IEEE Pacific-Rim Symp. Image and Video, 2007
K. He, J. Sun, and X. Tang, Guided image filtering, ECCV, 2010
A. Hosni, C. Rhemann, M. Bleyer, C. Rother, M. Gelautz, Fast cost-volumefiltering for visual correspondence and beyond, IEEE TPAMI 35 (2), pp. 504-511, 2013.
V. Kolmogorov, R. Zabih, Computing Visual Correspondence with Occlusions Using Graph Cuts, ICCV, 2, pp. 508-515, 2001.
A. Klaus, M. Sormann, K. Karner, Segment-based Stereo Matching Using Belief Propagation and a Self-adapting Dissimilarity Measure, ICPR, pp. 15-18, 2006.
Z.F. Wang, Z.G. Zheng, A Region Based Stereo Matching Algorithm Using Cooperative Optimization, CVPR, pp. 1-8, 2009.
J. Kim, K. Lee, B. Choi, S. Lee, A Dense Stereo Matching Using Two-pass Dynamic Programming with Generalized Ground Control Points, CVPR, pp. 1075-1082, 2005.
H. Hirschmller, Stereo processing by semiglobal matching and mutual information, IEEE TPAMI 30, pp. 328-341, 2009.
Q. Yang, L. Wang, R. Yang, H. Stewenius, D. Nister, Stereo matching with colorweighted correlation, hierarchical belief propagation and occlusion handling, IEEE TPAMI 31, pp. 492-504, 2009.
H. Lei, C. K. Jung, Reliability-Based Discontinuity -Preserving Stereo Matching, IEEE TCSVT, 2015.
D. Comanicu and P. Meer, "Mean shift: A robust approach toward feature space analysis," IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., May 2002.
X. Mei, X. Sun, M. Zhou, S. Jiao, H. Wang, X. Zhang, On building an accurate stereo matching system on graphics hardware, ICCV, pp 6-13, 2011.
A. Hosni, M. Bleyer, C. Rhemann, M. Gelautz, C. Rother, REal-time local stereo matching using guided image filtering, ICME, pp, 1-6, 2011.
http://www.middlebury.edulstereo/
Z. Ma, K. He, Y. Wei, J. Sun, E. Wu, Constant Time Weighted Median Filtering for Stereo Matching and Beyond, ICCV, pp. 1-8, 2013.
M. Michael, J. Salmen, J. Stallkamp, M. Schlipsing, Real-time stereo vision: optimizing semi-global matching, in: Proc. IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp. 1197-1202, 2013.
N. Manap, J. Soraghan, Disparity refinement based on depth image layers separation for stereo matching algorithms, J. Telecommun. Electron. Comput. Eng. 4 (1), pp. 51-64, 2012.
V. Gonzalez, I. Cabezas, Estimacion de puntos correspondientes mediante programacion dinamica, Congreso Multimedia, 2009.
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