웨이블렛 변환영역에서 초점연산자를 이용한 형상 복원 = Shape from focus using focus measures in the wavelet domain

국문 초록 (Abstract)

Shape From Focus (SFF) 기법은 렌즈의 초점거리(focal length)를 변화시켜가며 획득한 다수의 영상으로부터 물체의 3차원 정보를 복원하는 방법이다. 이론상으로 렌즈는 하나의 거리에만 초점(focal point)을 맞출 수 있고 다른 거리에 있는 물체들은 그보다 흐릿하게 나오게 된다. 이러한 특징을 이용하여 기존의 SFF 방법 (SFFTR) 에서는 공간영역에 초점연산자(focus measure operator)를 적용하여 영상에서 초점이 맞는 부분을 계산한 후, 그 영역에 해당되는 물체의 깊이 정보를 얻는다. 그러나 실제로는 완벽히 초점을 맞추기가 어렵기 때문에 초점조절 오차가 생기고 영상 시퀀스의 모든 픽셀에 대하여 초점 값을 계산하게 되므로, 계산량이 많아지게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확도와 속도를 개선하기 위하여 이산 웨이블렛 변환을 이용한 SFF 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 영상 시퀀스에 웨이블렛 변환을 이용하여 지해상도의 근사계수에 초점 연산자를 적용한다. 제안된 알고리즘은 계산의 복잡도가 적을 뿐만 아니라 기존의 SFF 기법보다 정확한 결과를 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Shape from focus (SFF) technique restores the three-dimensional information from multiple images acquired by changing focal length of lens. Generally, the lens is able to focus on only objects at the correct distance and others are blurred. Based on this fact, tile traditional shape from focus applies focus measure to the spatial domain for finding focused points in an image and then obtain the depth map corresponding the region. However, due to the difficult of adjusting the focus perfectly, there is a focus error in an image. Also, a lot of computation is included because of calculating focus values for every pixel of an image sequence. In this paper, we have proposed a new SFF algorithm to improve the accuracy of the 3-D shape and computation time. This method applies focus measures on the low-resolution approximation coefficients using the discrete wavelet transform of input images. The proposed algorithm demonstrates lower computational complexity and more accurate results than the traditional shape from focus.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 초점 연산자
• Ⅲ. 웨이블렛 변환을 이용한 SFF 알고리즘
• Ⅳ. 실험 및 결과
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌