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Guided Filter를 이용한 GA-Net Stereo Matching 개선
Improvement of GA-Net Stereo Matching using Guided Filter
- 신용빈;
- 허원석;
- 장하준;
- 임유나;
- 이동해;
- ... 이정진
초록
두 대의 카메라의 양안 시차를 이용해 깊이를 판별하는 stereo matching 분야에서는 최근에 개발되어 가장 효율적인 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 파라미터를 변화하면서 결과를 측정해 파라미터의 변화에 대한 결과 이미지의 경향성을 분석하였다.
키워드
스테레오 매칭; 깊이 맵; 딥 러닝; 경계 처리; 가이디드 필터; Stereo Matching; Depth Map; Deep Learning; Boundary Enhancement; Guided Filter
- 제목
- Guided Filter를 이용한 GA-Net Stereo Matching 개선
- 제목 (타언어)
- Improvement of GA-Net Stereo Matching using Guided Filter
- 저자
- 신용빈; 허원석; 장하준; 임유나; 이동해; 이정진
- 발행일
- 2020-02
- 저널명
- 한국차세대컴퓨팅학회 논문지
- 권
- 16
- 호
- 1
- 페이지
- 86 ~ 94
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국차세대컴퓨팅학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 9 페이지
- ISSN
- P 1975-681X