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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 931 - 945 (15page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.931
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다시점 실사 영상의 3차원 재구성을 위해서는 다중 시점 간의 일관성을 유지한 고품질의 깊이 맵을 추정하는 것이 필수적이다. 그러나 이는 수많은 기술적 난제를 동반한다. 기존의 다중 시점 스테레오 기법 및 immersive video depth estimation (IVDE)와 같은 다시점 이미지 기반 깊이 추정 방식들은 장면 특성이나 캡처 환경에 따라 정확도가 저하되는 한계를 지니고 있으며, 특히 낮은 텍스처의 데이터에서는 성능 저하가 두드러진다. 본 연구는 vision transformer (ViT) 기반 깊이 추정 모델을 활용해 단일 이미지에서 깊이 정보를 추출하고, 이를 다중 시점 스테레오로 생성된 깊이 정보와 결합하여 구조적 일관성을 유지한 고품질 다시점 깊이 맵 시퀀스를 생성하는 접근법을 제안한다. 제안된 접근법은 단일 이미지에서 추정된 깊이 정보를 조정해 다중 시점에서 일관된 깊이 정보를 생성함으로써, 복잡한 장면에서도 우수한 3차원 재구성 성능을 입증하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 다시점 깊이 맵 생성 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
Mildenhall, B., Srinivasan, P. P., Tancik, M., Barron, J. T., Ramamoorthi, R., & Ng, R., “NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis”, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1085-1094, June 2020. doi: https://doi.org/10.1145/350325
Yu, A., Ye, Z., Tancik, M., Kanazawa, A., “PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields”, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 5-15, October 2021. doi: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00570
C. Sun, Y. H. Tseng, H. Xu, S. Su, K. Xu, and L. Bao. “Direct Voxel Grid Optimization: Super-Fast Convergence for Radiance Fields Reconstruction”, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), New Orleans, LA, USA, pp. 5459-5468 2022. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00538
Mueller, T., Riegler, G., Nowrouzezahrai, D., & Koltun, V., “Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding”, ACM SIGGRAPH Conference Proceedings, pp. 23-33, July 2022. doi: https://doi.org/10.1145/3528223.3530127
Trevithick, Alex, and Bo Yang. “GRF: Learning a General Radiance Field for 3D Representation and Rendering.” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Oct. 2021. doi: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01490.
Yu, A., Ye, Z., Tancik, M., Kanazawa, A., “PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields”, IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 5-15, October 2021. doi: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00570
C. Sun, Y. H. Tseng, H. Xu, S. Su, K. Xu, and L. Bao. “Direct Voxel Grid Optimization: Super-Fast Convergence for Radiance Fields Reconstruction”, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), New Orleans, LA, USA, pp. 5459-5468 2022. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00538
Mueller, T., Riegler, G., Nowrouzezahrai, D., & Koltun, V., “Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding”, ACM SIGGRAPH Conference Proceedings, pp. 23-33, July 2022. doi: https://doi.org/10.1145/3528223.3530127
Trevithick, Alex, and Bo Yang. “GRF: Learning a General Radiance Field for 3D Representation and Rendering.” IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Oct. 2021. doi: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01490.
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