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논문 기본 정보
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초록·키워드
단안 깊이 추정은 3D 콘텐츠 생성, 장면 분석, VR 및 AR 기반 영상 처리에서 장면 내 깊이 정보를 활용하기 위해 널리 사용된다. 그러나 영상 생성 이후 합성된 자막이 포함될 경우, 자막이 장면 내 실제 물체로 인식되어 배경과 무관한 깊이 값이 추정되거나 전경 객체의 깊이가 왜곡되는 문제가 발생한다. 이에 본 연구는 자막의 시각적 특징을 기반으로 자막 영역을 픽셀 단위로 검출하고, 이를 깊이 추정 이전 단계에서 제거하는 전처리 기반 접근을 제안한다. 더 나아가 제거로 인해 발생한 결손 영역을 주변 장면의 구조적 연속성과 텍스처 일관성을 고려하여 복원함으로써, 해당 영역의 불연속성을 최소화하고, 그 결과 깊이 추정 모델이 자막을 장면의 실제 기하 구조로 오인하는 현상을 완화한다. 제안 기법은 다양한 영상과 깊이 추정 모델에 공통으로 적용 가능한 방식으로 설계되어 높은 확장성을 가지며, 자막이 포함된 영상 프레임에서 깊이 정보의 안정성과 일관성을 효과적으로 향상한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096852876
