깊이 맵을 이용한 객체 분리 방법

Object Segmentation Using Depth Map

이 연구는 DIBR 기반 다시점 중간 영상 생성과정에서 원하는 객체를 좀 더 양질의 영상으로 출력하기 그 객체가 위치한 영역을 찾아내는 방법을 구현하였다. 이 방법은 사용자가 영역을 정해주어야 하는 기존의 GrabCut 방식을 보완하여 영상 처리 작업을 통해 바운딩 박스를 자동으로 찾아내도록 하였다. 그리고 GrabCut 알고리즘을 적용한 후에, 깊이 영상의 히스토그램을 이용해서 전경과 배경을 좀 더 명확하게 분리할 수 있도록 하였다. 이를 통해 기존의 방법에 비해서는 좀 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 방법에 대해서 설명하고, 향후 과제를 논한다.

In this study, a new method that finds an area where interesting objects are placed to generate DIBR-based intermediate images with higher quality. This method complements the existing object segmentation algorithm called Grabcut by finding the bounding box automatically, whereas the existing algorithm requires a user to select the region specifically. Then, the histogram of the depth map information is then used to separate the background and the frontal objects after applying the GrabCut algorithm. By using the new method, it is found that it produces better result than the existing algorithm. This paper describes the new method and future research.