Refinement of dual-aperture based depth estimation = 이중 조리개 기반의 깊이 추정 방법의 개선

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초점이 맞지 않아 생기는 흐려짐 추정은 깊이 맵, 이미지의 흐려짐 복원, 초점 이동, 3차원 이미징, 행위 추적과 같은 많은 컴퓨터 비전 어플리케이션의 첫 번째 전처리 과정이다. 그래서 빠르고 정확한 흐려짐 추정은 위의 어플리케이션의 결과에 영향을 미치기 때문에 중요한 문제이다. 이 논문에서는 정확한 추정을 위해서 기본 가시광선 영역의 이미지와 흐려짐 추정의 기준이 될 수 있는 적외선 영역의 이미지가 동시에 찍히는 이중 조리개 카메라를 사용하고, 가시광선 이미지의 흐려짐 추정 오류가 많은 적외선 이미지의 낮은 대비의 개선 방법과 가시광선 이미지의 흐려짐 추정의 기준이 되는 적외선 이미지의 흐려짐을 제외하기 위한 빠른 적외선 이미지의 흐려짐 추정 방법을 제안한다. 먼저, 문제가 되는 적외선 이미지의 낮은 대비를 가시광선 이미지의 대비 정보를 가지고 보정하는 방법을 제안한다. 낮은 대비를 향상시킬 때 잡음이 같이 증폭되지 않도록 가시광선 이미지의 두 가지 파장대의 이미지의 화소별로 계산해서 대비가 다른 색깔에 관계없이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다. 또한, 가시광선 이미지의 흐려짐 추정의 기준 이미지인 적외선 이미지의 흐려짐 추정 방법을 제안한다. 우리가 흐려짐의 모양이 가우시안이라고 가정하면 이중 조리개 카메라에서 가시광선 이미지와 적외선 이미지의 흐려짐 관계를 정의할 수 있다. 이를 이용하면 적외선 이미지의 흐려짐을 제거하기 위해서 계산량이 많은 디컨볼루션(deconvolution)을 수행할 필요가 없게 된다. 따라서 흐려지지 않은 적외선 기준 이미지를 적용하면서도 추가적인 시간이 들지 않게 된다.
Advisors
Kyung, Chong Minresearcher경종민researcher
Description
한국과학기술원 :전기및전자공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
eng
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학과, 2015.2 ,[v, 25 :]

Keywords

Defocus blur; Depth map; Normalization; De-blurring; Dual aperture camera; 초점이 맞지 않아 생기는 흐려짐; 깊이 맵; 정규화; 이중 조리개 카메라

URI
http://hdl.handle.net/10203/206781
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=608546&flag=dissertation
Appears in Collection
EE-Theses_Master(석사논문)
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