한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference)
- 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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- Pages.218-221
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- 2019
CNN 을 이용한 전방위 비디오 합성 시점의 화질 개선 알고리즘
CNN-based Denoising Algorithm for Synthesized Views in 6 Degree-of-Freedom Videos
- Park, Hyeonsu (Department of Electronic and Electrical Engineering, Ewha Womans University) ;
- Kang, Je-Won (Department of Electronic and Electrical Engineering, Ewha Womans University)
- 발행 : 2019.06.19
초록
본 논문은 최근 MPEG-I 에서 논의되고 있는 전방위 6 자유도 영상의 가상시점 합성의 기존 공개 소프트웨어의 문제점 해결방안을 제안한다. 참조시점을 사용하여 합성된 가상시점의 영상을 대상으로 묶음 조정(bundle adjustment) 개념의 딥 러닝을 적용하여 영상 간 시공간적 품질 차이를 낮춘다. 실험에 따르면 중간시점 영상 합성 후 같은 시간적 특성을 같은 묶음을 MF-CNN (Multi-Frame Convolutional Neural Networks)에 적용함으로써 단순 VVS2.0 의 합성 결과 대비 평균 공간적으로 0.34dB, 시간적으로 0.81dB의 성능 향상을 제공하였다.
키워드