웨이블렛 정의역에서 통합 방향 도함수 기울기 연산자를 사용한 3차원 복원
Shape from Focus using Integrated Directional Derivative(IDD) Gradient Operator in Wavelet Domain
배가혜(광주과학기술원); 최태선(광주과학기술원)
9권 4호, 87~92쪽
초록
전통적인 초점기반 3차원 형상복원방법은 공간 정의역에서 연속적으로 존재하는 영상에 각각의 화소들에 대해 초점연산자(Focus measure operator, FM)를 적용함으로써, 2차원 다 초점 영상으로부터 물체의 3차원 모양을 복원하는 방법이다. 그러나 이것은 실제로 완벽한 초점을 맞추기가 어렵기 때문에 정확도가 낮고, 연속된 영상의 모든 화소에 대해 초점 값을 계산하므로 계산량이 많아져 속도가 느린 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 정확도를 개선하기 위하여 웨이블렛 정의역에서 통합방향 도함수(Integrated Directional Derivative, IDD) 기울기연산자를 이용한 3차원 복원방법을 제안한다. 이산 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 1차 분해한 후, IDD를 FM과 에지성분을 강화하기 위한 도구로써 사용하였다. 실험은 원뿔 영상과 MATLAB을 사용하여 테스트 하였고, 실험결과는 RMSE 8.0591, Correlation 0.9459로 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
Abstract
The shape from focus (SFF) reconstructs the three-dimensional (3-D) shape of objects from a (2-D) multi-focus image sequence by applying focus measure operator to each pixel in the spatial domain. SFF has problems which are the accuracy of a focused point because of the difficulty to adjust focus perfectly and the processing speed because of calculation of focus values for every pixel of image sequence. To solve those problems, in this paper, we propose a new scheme by using the IDD operator in wavelet domain for SFF. After the image is transformed to wavelet domain, the IDD is applied to find the best focused pixel in each wavelet band. The experiment is done by using a simulated cone image and MATLAB. The proposed method improves RMSE 8.0591 and Correlation 0.9459 as compared to SFF.
- 발행기관:
- 한국정보기술학회
- 분류:
- 기타공학일반