다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 ...
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고성식 (삼성전자 무선사업부) ; Koh, Sung-shik
2015
Korean
KCI등재
학술저널
2844-2851(8쪽)
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다운로드국문 초록 (Abstract)
다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 ...
다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 수를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그렇지만 특징점 추정 시 잡음은 잠재적으로 내포되고, 관측행렬을 구성하는 영상 프레임 수는 특징점 추적 실패, 장애요소 또는 낮은 해상력 등에 의해 일반적으로 감소하게 된다. 그래서 잠음 환경 하에 손실된 특징점을 보다 정확히 보정하여 사용 가능한 영상 프레임 수를 확보하는 것이 필수적이다. 따라서 우리는 잡음 분포 하에서 기하학적 특성을 이용해 손실 특징점의 오차 거리와 방향을 직접 제어할 수 있는 분석적 접근방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성은 합성과 실제 객체에 대한 실험 결과를 통해서 검증한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
How to recover from the multiple 2D images into 3D object has been widely studied in the field of computer vision. In order to improve the accuracy of the recovered 3D shape, it is more important that noise must be minimized and the number of image fr...
How to recover from the multiple 2D images into 3D object has been widely studied in the field of computer vision. In order to improve the accuracy of the recovered 3D shape, it is more important that noise must be minimized and the number of image frames must be guaranteed. However, potential noise is implied when tracking feature points. And the number of image frames which is consisted of an observation matrix usually decrease because of tracking failure, occlusions, or low image resolution, and so on. Therefore, it is obviously essential that the number of image frames must be secured by recovering the missing feature points under noise. Thus, we propose the analytic approach which can control directly the error distance and orientation of missing feature point by the geometrical properties under noise distribution. The superiority of proposed method is demonstrated through experimental results for synthetic and real object.
참고문헌 (Reference)
1 Tomasi, "Shape and Motion from Image Streams under Orthography : A factorization method" 9 (9): 137-154, 1992
2 R. Szeliski, "Shape Ambiguities in Structure-from-Motion" 19 : 506-512, 1997
3 P. McLauchlan, "Recursive Affine Structure and Motion from Image Sequence" 217-224, 1994
4 H. Shum, "Principal Component Analysis with Missing Data and Its Applications to Polyhedral Object Modeling" 17 (17): 854-867, 1995
5 Jacobs, "Linear Fitting with Missing Data for Structurefrom-Motion" 82 : 57-81, 2001
6 M. Irani, "Factorization with Uncertainty" 539-553, 2000
7 R. Hartly, "Euclidean Reconstruction from Uncalibrated View" 237-256, 1993
8 F. C. Guerreiro, "Estimation of Rank Deficient Matrices from Partial Observations: Two-Step Iterative Algorithms" 450-466, 2003
9 S. Soatto, "Dynamic Rigid Motion Estimation from Weak Perspective" 321-328, 1995
10 S. S. Koh, "Analysis of Geometrical Relations of 2D Affine-Projection Images and Its 3D Shape Reconstruction" 44 (44): 1-7, 2007
1 Tomasi, "Shape and Motion from Image Streams under Orthography : A factorization method" 9 (9): 137-154, 1992
2 R. Szeliski, "Shape Ambiguities in Structure-from-Motion" 19 : 506-512, 1997
3 P. McLauchlan, "Recursive Affine Structure and Motion from Image Sequence" 217-224, 1994
4 H. Shum, "Principal Component Analysis with Missing Data and Its Applications to Polyhedral Object Modeling" 17 (17): 854-867, 1995
5 Jacobs, "Linear Fitting with Missing Data for Structurefrom-Motion" 82 : 57-81, 2001
6 M. Irani, "Factorization with Uncertainty" 539-553, 2000
7 R. Hartly, "Euclidean Reconstruction from Uncalibrated View" 237-256, 1993
8 F. C. Guerreiro, "Estimation of Rank Deficient Matrices from Partial Observations: Two-Step Iterative Algorithms" 450-466, 2003
9 S. Soatto, "Dynamic Rigid Motion Estimation from Weak Perspective" 321-328, 1995
10 S. S. Koh, "Analysis of Geometrical Relations of 2D Affine-Projection Images and Its 3D Shape Reconstruction" 44 (44): 1-7, 2007
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2017-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-11-23 | 학술지명변경 | 외국어명 : THE JOURNAL OF The KOREAN Institute Of Maritime information & Communication Science -> Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering | |
2011-11-16 | 학회명변경 | 영문명 : International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) -> The Korea Institute of Information and Communication Engineering | |
2011-11-14 | 학회명변경 | 한글명 : 한국해양정보통신학회 -> 한국정보통신학회영문명 : 미등록 -> International Journal of Information and Communication Engineering(IJICE) | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.23 | 0.23 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.424 | 0.11 |