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초록

영어

In the field of stereo matching, the depth is determined by the disparities between two cameras and GA-Net shows the most accurate performance. In this paper, we improve the depth results from GA-Net using guided filtering as an edge enhancement technique. Depth results from GA-Net and original stereo images are merged to produce more detailed depth images. Experimental results showed that the average error of the depth acquired by guided filter was decreased by 16.3%. We analyzed the depth results by controlling user-defined parameters in guided filtering.

한국어

두 대의 카메라의 양안 시차를 이용해 깊이를 판별하는 stereo matching 분야에서는 최근에 개발되어 가장 효율적 인 알고리즘인 GA-Net이 존재한다. 본 논문에서는 Guided filter라는 경계 처리 알고리즘을 이용해 GA-Net에서 얻어낸 결과를 개선하는 방법을 제안한다. GA-Net에서 얻어낸 결과와 원본 스테레오 이미지를 Guided filter로 합성해 세밀한 경계를 이전보다 정확하게 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과 GA-Net에서 얻어진 결과는 Guided filter를 사용하여 평균 오차가 16.3% 감소하였다. 또한, Guided filter에서 사용자가 설정해야 하는 파 라미터를 변화하면서 결과를 측정해 파라미터의 변화에 대한 결과 이미지의 경향성을 분석하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. GA-Net 기반 Guided Filter 개선
2.1. GA-Net
2.2. Guided Filter
3. 실험 결과
3.1 실험 환경
3.2 실험데이터
3.3 결과
3.4 고찰
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

저자

• 신용빈 [ Youngbin Shin | 숭실대학교 컴퓨터학부 ]
• 허원석 [ Wonseok Hur | 서울과학고등학교 ]
• 장하준 [ Hajun Jang | 서울과학고등학교 ]
• 임유나 [ Youna Lim | 서울과학고등학교 ]
• 이동해 [ Donghae Lee | 서울과학고등학교 ]
• 이정진 [ Jeongjin Lee | 숭실대학교 컴퓨터학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004