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다시점 영상의 가상시점 합성을 위한 깊이 및 수퍼픽셀 기반 가중치 블렌딩 방법

Title
다시점 영상의 가상시점 합성을 위한 깊이 및 수퍼픽셀 기반 가중치 블렌딩 방법
Other Titles
Depth and Superpixel Based Weighted Blending for Virtual View Synthesis
Author
박종일
Issue Date
2019-06
Publisher
한국방송·미디어공학회
Citation
한국방송·미디어공학회 2019 하계학술대회, Page. 235 - 237
Abstract
본 논문에서는 다시점 영상과 스테레오 매칭을 수행하여 얻은 깊이 정보를 통해 가상시점을 합성할 때 적용되는 블렌딩 기법을 제안한다. 다시점 영상에서 스테레오 매칭으로 얻을 수 있는 깊이정보는 물체와 배경의 경계부분에서 큰 오차를 갖는다. 이러한 이유로 원본 시점들의 영상을 깊이정보를 통해 특정 가상시점으로 워핑할 때 물체의 경계 부분에 배경의 화소가 일부 포함되는 문제가 발생한다. 이 문제는 워핑된 영상들을 블렌딩하여 하나로 합성 시 영상의 품질에 영향을 주는 요인이된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이정보와 함께 영상의 수퍼픽셀 분할에서 얻은 정보를 이용하여 블렌딩 대상이 되는 영상에 화소 단위로 가중치를 부여하여 해당 문제의 영향을 완화한다.
URI
http://www.dbpia.co.kr/view/ar_view.asp?arid=4801412https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/151467
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