지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이용환
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 금오공과대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 컴퓨터 비전 기술을 활용한 다양한 기술들이 개발되고 있다.. 그 중 여러 대의 카메라로 촬영한 이미지를 하나의 이미지로 접합하는 이미지 스티칭 기술은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 이미지 스티칭 기술은 복잡한 연산이 필요하기 때문에 하드웨어 방식의 구현이 유리하다. 한 대의 카메라로 촬영한 영상의 해상도를 높이는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 여러 대의 카메라로 촬영한 이미지를 접합하여 높은 해상도의 영상을 생성한다. 또한 기존의 광각이나 어안렌즈를 활용하는 방식과 달리 왜곡의 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 파노라마 이미지를 위한 하드웨어 알고리즘을 연구한다. 특징점을 추출하고, 특징점을 매칭한 후 이미지를 병합하고, 밝기를 보정하여 이미지 스티칭을 완료한다. 동영상 기반의 이미지 스티칭을 위하여 모든 영역을 특징점을 추출하고 매칭하지 않고, 이전 프레임에서 특징점이 추출되었던 좌표의 주변 영역만 검색하여 전체 연산량을 줄인다. 이러한 구조를 통해 구현된 이미지 스티칭 알고리즘은 1280×720 해상도를 초당 60프레임으로 동작이 가능한 83.525MHz의 동작 속도를 나타냈다.
본 논문에서는 파노라마 이미지를 위한 하드웨어 알고리즘을 연구한다. 특징점을 추출하고, 특징점을 매칭한 후 이미지를 병합하고, 밝기를 보정하여 이미지 스티칭을 완료한다. 동영상 기반의 이미지 스티칭을 위하여 모든 영역을 특징점을 추출하고 매칭하지 않고, 이전 프레임에서 특징점이 추출되었던 좌표의 주변 영역만 검색하여 전체 연산량을 줄인다. 이러한 구조를 통해 구현된 이미지 스티칭 알고리즘은 1280×720 해상도를 초당 60프레임으로 동작이 가능한 83.525MHz의 동작 속도를 나타냈다.
목차
제 1 장 서 론 11.1 개발의 필요성 1제 2 장 본 론 102.1 SIFT 알고리즘 102.1.1 스케일 공간에서의 극값을 이용한 특징점 후보 검출 112.1.2 유효한 특징점 선정 202.1.3 특징점의 방향성 검출 232.1.4 특징점의 서술자 검출 262.2 특징점 매칭 272.3 이미지 접합 29제 3 장 설 계 343.1 SIFT 343.1.1 이미지 입력 343.1.2 특징점 추출 343.1.3 제안하는 연산 범위 44제 4 장 검 증 474.1 시뮬레이션 검증 474.2 이미지 접합 결과 564.3 하드웨어 검증 594.4 스티칭 정확도 측정 61제 5 장 결론 및 향후 과제 68[참고 문헌] 70
최근 본 자료
댓글(0)
0