본 논문에서는 자동 이진화와 블록기반 시차계산을 이용하여 3차원 입체영상에서 과도시차를 가진 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소기반이 아니라 블록기반으로 시차-맵을 계산한 다. 시차-맵의 해상도는 블록의 크기에 비례하여 낮아진다. 제안한 방법에서는 BMA를 이용해서 시차- 맵을 계산하는데 비용함수로는 정규화된 상관계수(normalized cross-correlation)를 사용한다. 과도시차 영역은 시차-맵에 Otsu의 자동 이진화 방법을 적용하여 추출한다. 이진화로 추출된 영역내 시차의 합 을 영상의 크기로 정규화하여 3차원 입체영상 피로도 평가 모델의 파라미터로 사용하고자 한다. 실험 결과 제안한 방법이 영상의 특성을 잘 반영하고 화소단위로 추출한 방법과 거의 동일한 결과를 얻는 것을 확인하였다.
In this paper, we propose the method extracts regions with excessive disparities in 3D stereoscopic images using block based disparity calculation and automatically binarization. The proposed method calculates the disparity-map using not pixel based method but block based method. The disparity-map’s resolution is decreased in proportion to block size. In the proposed method, first, the disparity-map is calculated based on BMA (block matching algorithm). The normalized cross-correlation is used as the cost function. The excessive disparity regions are extracted using the automatically decided threshold with Otsu algorithm in the disparity-map. The sum of the disparities in the object regions which is normalized with image size is used as parameter in fatigue evaluation model. In the simulation results, we can confirm that the proposed method's results are very similar to the pixel-based method.
1. 서론 2. 기존 방법들 3. 제안된 방법 4. 실험결과 4. 결론 References
