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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1991년도 봄 학술발표논문집 제18권 제1호
발행연도
1991.4
수록면
155 - 158 (4page)

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일반적으로 대부분 초기시각에 대한 문제들은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 복원하는 ill-posed 문제들이다. 이는 주로 regularization 이론으로 해결해 왔다. 그러나, 기존의 regularization 이론은 불연속성을 나타내는 물체의 경계부에서 정확한 해를 구할 수 없으며, 여러 시각 모듈(module)들로부터 계산된 정보를 효율적으로 통합하기 어렵다는 한계를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 regularization 이론의 한계들을 살펴보고 스테레오(stereo)정합, 윤곽선 검출 및 영상복원 등의 문제를 보다 체계적이고 통합적으로 해결할 수 있는 확률 이론을 제안한다. 실험 결과가 보여주는 것처럼 Bayes Estimation과 MRF(Markov Random Field) 모형에 기초한 확률이론은 regularization 이론이 가지고 있는 한계들을 극복할 수 있을 뿐만아니라, 다른 초기 시각 문제에도 유사하게 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약

1. 서론

2. 계산 이론과 확률모형

3. 스테레오 시각을 위한 확률이론

4. 실험 알고리즘과 결과

5. 결론 및 고찰

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