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NTIS 바로가기한국방송공학회 2009년도 추계학술대회, 2009 Nov. 14, 2009년, pp.363 - 366
박장호 (광운대학교 전자재료공학과) , 최현준 (광운대학교 전자재료공학과) , 서영호 (광운대학교 교양학부) , 김동욱 (광운대학교 전자재료공학과)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식은 무엇인가? | 본 논문에서 사용하는 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식은 유일성(uniqueness)제약과 순차성(ordering) 제약을 사용하여 기준영상과 참조영상 사이의 관계를 이용하여 생성한 변이 공간 영상(DSI : disparity space image)으로부터 비용 행렬(cost matrix)을 계산하여 최적의 변이 경로를 찾아가는 방식을 말한다. 다이내믹 프로그래밍은 화소 단위의 정밀한 변이 맵을 얻을 수 있어서 다른 방식들에 비해 연산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. | |
깊이정보 추출 과정에서 정확한 정보를 얻는 것이 사실상 불가능한 이유는 무엇인가? | 여기서 망막에 맺힌 각각 다른 물체의 상을 공학적으로 해석한 것이 스테레오 영상(stereoscopic image)이다. 그러나 깊이정보 추출 과정은 잡음, 가려진 영역(occluded region) 등으로 인한 깊이 불연속, 모호성 때문에 정확한 정보를 얻는 것은 사실상 불가능하다. 이러한 어려운 점들을 해결하기 위한 방법으로 영역 기반(area-based), 특징 기반(feature-based), 그리고 다이내믹 프로그래밍(dynamic programming)등의 연구가 진행중이다. | |
동적계획법은 변이 공간 영상을 생성할 때 어떤 비용함수를 사용하는가? | 동적계획법은 WTA(winner-take-all) 방법과 달리, 탐색 구간에서 가장 유사성이 높은 화소를 택하는 것이 아니라, 탐색 구간에 있는 모든 화소들의 비용값을 저장을 해둔다. 변이 공간 영상을 생성할 때, 일반적으로 SSD(sum of squared differences), SAD(sum of absolute differences), MAD(mean of absolute differences)등의 비용 함수를 사용한다. 본 논문에서는 수식 (1)과 같은 SAD 비용 함수를 사용하였다. |
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