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SGM 누적 정합 비용 공간의 최소 비용 보팅을 통한 스테레오 시차 영상의 반복적 개선 ＝ Iterative improvement of stereo disparity image through minimum cost voting of SGM aggregation matching cost volume / 정원제 ; 이민재 ; 박순용 1

요약 1

Abstract 1

I. 서론 2

II. 기존 스테레오 정합 관련 연구 3

III. 초기 정합 비용 계산 3

IV. 기존의 SGM(Semi Global Matching) 방법 4

V. 제안 방법 4

VI. 후 처리 과정 6

VII. 실험 결과 6

1. 페널티 α 값에 따른 오류 변화 6

2. 반복에 따른 오류 변화 7

3. 실험 결과 9

VIII. 결론 11

REFERENCES 11

저자소개 12

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
HDMI 케이블 체결 시 멀티미디어 전송신호 및 방사성 EMI의 특성 분석 = Characteristics of multimedia transmission signals and radiated EMI with connecting HDMI cable 최병인, 좌성훈 p. 3-13

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5G NR 기반 Cellular V2X 시스템의 사이드링크 데이터 처리량 분석 = An analysis of sidelink throughput in the 5G NR based cellular V2X systems 김명진 p. 14-25

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극 부호의 임계 집합 기반 비균일 분할 SC-Flip 복호 기법 = Critical set-based non-uniform segmentation SC-flip decoding of polar codes 황보찬, 이우석, 노재홍, 선우명훈 p. 29-35

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적응적 채도 스트레칭을 이용한 단일 영상 안개 제거 = Single image dehazing using adaptive saturation stretching 김세은, 엄일규 p. 39-48

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이동 어레이에서 비회전 신호의 ML 기반 도래각 추정 = ML-based direction estimation for noncircular signals in moving array 최양호 p. 49-55

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수동 센서 시스템을 위한 강인 표적 추적 기법 = Robust target tracking method for passive sensor system 신정훈, 최영진 p. 56-62

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SGM 누적 정합 비용 공간의 최소 비용 보팅을 통한 스테레오 시차 영상의 반복적 개선 = Iterative improvement of stereo disparity image through minimum cost voting of SGM aggregation matching cost volume 정원제, 이민재, 박순용 p. 63-74

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영상 특징점의 거리값을 이용한 Stereo Visual Inertial Navigation System 최적화 = Visual inertial navigation system optimization using the depth of features with stereo 박준수, 박순용 p. 77-87

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체계 공학 기반 군용 충전 시스템 개발 = Development of a military charging system based on system engineering 최호준, 강정동, 최두현 p. 88-98

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참고문헌 (19건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Hosni, Asmaa, et al. “Fast cost-volume filtering for visual correspondence and beyond” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35.2(2012): 504-511. 미소장
2 Hirschmuller, Heiko. “Stereo processing by semiglobal matching and mutual information.” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 30.2(2007): 328-341. 미소장
3 Penner, Eric, and Li Zhang. “Soft 3D reconstruction for view synthesis.” ACM Transactions on Graphics (TOG) 36.6 (2017): 1-11. 미소장
4 Lee, Min-Jae, et al. “Disparity Refinement with Guided Filtering of Soft 3D Cost Function in Multi-view Stereo System.” 2019 International Conference on Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ). IEEE, 2019. 미소장
5 He, Kaiming, Jian Sun, and Xiaoou Tang. “Guided image filtering.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 35.6 (2012): 1397-1409. 미소장
6 Ma, Ziyang, et al. “Constant time weighted median filtering for stereo matching and beyond.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2013. 미소장
7 Scharstein, Daniel, Tatsunori Taniai, and Sudipta N. Sinha. “Semi-global stereo matching with surface orientation priors.” 2017 International Conference on 3D Vision (3DV). IEEE, 2017. 미소장
8 Žbontar, Jure, and Yann LeCun. “Stereo matching by training a convolutional neural network to compare image patches.” The journal of machine learning research 17.1 (2016): 2287-2318. 미소장
9 Zhang, Feihu, et al. “Ga-net: Guided aggregation net for end-to-end stereo matching.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. 미소장
10 Scharstein, Daniel, and Richard Szeliski. “A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms.” International journal of computer vision 47.1-3 (2002): 7-42. 미소장
11 Zabih, Ramin, and John Woodfill. “Non-parametric local transforms for computing visual correspondence.”European conference on computer vision. Springer, Berlin, Heidelberg, 1994. 미소장
12 Banks, Jasmine, and Mohammed Bennamoun. “Reliability analysis of the rank transform for stereo matching.” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 31.6 (2001): 870-880. 미소장
13 Sun, Jian, Nan-Ning Zheng, and Heung-Yeung Shum. “Stereo matching using belief propagation.” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 25.7 (2003): 787-800. 미소장
14 Bleyer, Michael, and Margrit Gelautz. “Graph-cut-based stereo matching using image segmentation with symmetrical treatment of occlusions.” Signal Processing:Image Communication 22.2 (2007): 127-143. 미소장
15 Fu, Yuli, et al. "A pixel pair–based encoding pattern for stereo matching via an adaptively weighted cost."IET Image Processing 15.4 (2021): 908-917. 미소장
16 Wu, Wenhuan, et al. “Stereo matching with fusing adaptive support weights“ IEEE Access, (2019), 7:61960-61974. 미소장
17 Kitagawa, Masamichi, Ikuko Shimizu, and Radim Sara. “High accuracy local stereo matching using DoG scale map.” IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA). IEEE, 2017. 미소장
18 Hamzah, Rostam Affendi, Haidi Ibrahim, and Anwar Hasni Abu Hassan. “Stereo matching algorithm based on per pixel difference adjustment, iterative guided filter and graph segmentation.” Journal of Visual Communication and Image Representation 42 (2017):145-160. 미소장
19 Hu, Yaoyu, Weikun Zhen, and Sebastian Scherer. “Deep-learning assisted high-resolution binocular stereo depth reconstruction.” 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2020. 미소장

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