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초록

영어

In this paper, a depth estimate method is proposed using GPU(Graphics Processing Unit) in monocular image. a monocular image is a 2D image with missing 3D depth information due to the camera projection and we used a monocular cue to recover the lost depth information by the projection present. The proposed algorithm uses an energy function which takes a variety of cues to create a more generalized and reliable depth map. But, a processing time is late because energy function is defined from the various monocular cues. Therefore, we propose a depth estimate method using GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit). The objective effectiveness of the algorithm is shown using PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), a processing time is decrease by 61.22%

한국어

본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소 실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정 하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려 해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간 을 평균 61.22% 감소시켰다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 GPGPU
  2.2 Markov Random Field(MRF)
  2.3 초기 깊이 지도
 3. 제안하는 방법
  3.1 단안 단서 추출
  3.2 GPGPU를 이용한 깊이지도 재구성
 4. 실험 결과
 5. 결론
 REFERENCES

키워드

저자

• 유태훈 [ Tae Hoon Yoo | 광운대학교 대학원 ]
• 박영수 [ Young Soo Park | 광운대학교 교양학부 ]
• 이종용 [ Jong Yong Lee | 광운대학교 교양학부 ]
• 이강성 [ Gang Seong Lee | 광운대학교 교양학부 ]
• 이상훈 [ Sang Hun Lee | 광운대학교 교양학부 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620