• 제목/요약/키워드: MAP Estimation

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Deep Learning-based Depth Map Estimation: A Review

  • Abdullah, Jan;Safran, Khan;Suyoung, Seo
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.1-21
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    • 2023
  • In this technically advanced era, we are surrounded by smartphones, computers, and cameras, which help us to store visual information in 2D image planes. However, such images lack 3D spatial information about the scene, which is very useful for scientists, surveyors, engineers, and even robots. To tackle such problems, depth maps are generated for respective image planes. Depth maps or depth images are single image metric which carries the information in three-dimensional axes, i.e., xyz coordinates, where z is the object's distance from camera axes. For many applications, including augmented reality, object tracking, segmentation, scene reconstruction, distance measurement, autonomous navigation, and autonomous driving, depth estimation is a fundamental task. Much of the work has been done to calculate depth maps. We reviewed the status of depth map estimation using different techniques from several papers, study areas, and models applied over the last 20 years. We surveyed different depth-mapping techniques based on traditional ways and newly developed deep-learning methods. The primary purpose of this study is to present a detailed review of the state-of-the-art traditional depth mapping techniques and recent deep learning methodologies. This study encompasses the critical points of each method from different perspectives, like datasets, procedures performed, types of algorithms, loss functions, and well-known evaluation metrics. Similarly, this paper also discusses the subdomains in each method, like supervised, unsupervised, and semi-supervised methods. We also elaborate on the challenges of different methods. At the conclusion of this study, we discussed new ideas for future research and studies in depth map research.

산사태 취약성 평가를 위한 GIS와 AHP법의 적용 (The Application of GIS and AHP for Landslide Vulnerable Estimation)

  • 양인태;천기선;이상윤
    • 산업기술연구
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    • 제25권B호
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    • pp.47-54
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    • 2005
  • The goal of this study is to generate a landslide potential map using GIS(Geographic Information System) based method. A simple and efficient algorithm is proposed to generate a landslide potentialities map from DEM(Digital Elevation Model) and existing maps. The categories of controlling factors for landslides, aspect of slope, soil, vegetation are defined. The weight value for landslide potentialities is calculated from AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Slope and Slope-direction is extracted from DEM, and soil information is extracted from digital soil map. Also, vegetation information is extracted from digital vegetation map. Finally, as overlaying, landslide potentialities map is made out, and it is compared with landslide place.

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실시간 깊이 지도 획득을 위한 효율적인 병렬 처리 (Efficient Parallel Processing for Depth-Map Estimation in Real-Time)

  • 조칠석;전지인;추현곤;박종일
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.44-46
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    • 2012
  • Depth map를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 stripe 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 Pro-Cam 시스템을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 depth map를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하여 depth map 획득 시스템을 효과적으로 multi-thread를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 multi-threading 기법에는 CPU의 thread를 이용하는 OpenMP와 GPU의 thread를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 때문에 우리는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 multi-thread를 이용하였다. 결과적으로 우리는 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 depth map를 획득하였다.

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흐린 초점의 단일영상에서 깊이맵 생성 알고리즘 (Depth Map Generation Algorithm from Single Defocused Image)

  • 이용환;김영섭
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.67-71
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    • 2016
  • This paper addresses a problem of defocus map recovery from single image. We describe a simple effective approach to estimate the spatial value of defocus blur at the edge location of the image. At first, we perform a re-blurring process using Gaussian function with input image, and calculate a gradient magnitude ratio with blurring amount between input image and re-blurred image. Then we get a full defocus map by propagating the blur amount at the edge location. Experimental result reveals that our method outperforms a reliable estimation of depth map, and shows that our algorithm is robust to noise, inaccurate edge location and interferences of neighboring edges within input image.

위성영상을 이용한 토지피복 분류 및 SCS 유출량 산정 (Land Cover Classification and SCS Runoff Estimation using Remotely Sensed Imaged)

  • 이윤아;함종화;장석길;김성준
    • 한국농공학회:학술대회논문집
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    • 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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    • pp.544-549
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    • 1999
  • The objective of this study is to identify the applicability of land cover image classified by remotely sensed data ; Landsat TM merged by SPOT for hydrological applications such as SCS runoff estimation . By comparing the calssified land cover image with the statistical data, it was proved that hey are agreed well with little errors. As a simple application , SCS runoff estimation was tested by varying rainfall intensity and AMC with Soilmap classfied by hydrologica soil map.

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인포커스 및 디포커스 영상으로부터 깊이맵 생성 (A Depth Estimation Using Infocused and Defocused Images)

  • ;김만배
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.114-115
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    • 2013
  • The blur amount of an image changes proportional to scene depth. Depth from Defocus (DFD) is an approach in which a depth map can be obtained using blur amount calculation. In this paper, a novel DFD method is proposed in which depth is measured using an infocused and a defocused image. Subbaro's algorithm is used as a preliminary depth estimation method and edge blur estimation is provided to overcome drawbacks in edge.

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초점 영상 및 비초점 영상으로부터 깊이맵을 생성하는 방법 (Depth Map Generation Using Infocused and Defocused Images)

  • 사이드 마흐모드포어;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.362-371
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    • 2014
  • 카메라 초점에 의해 발생하는 흐림(blur)의 변화는 깊이값을 측정하는데 사용한다. DFD(Depth from Defocus)는 깊이값과 흐림의 비례 관계를 이용하여 흐림의 양을 측정하는 기술이다. 기존 DFD 방법은 입력으로 두 장의 비초점 영상(defocused image)을 사용하는데, 기술적인 문제로 낮은 품질의 복원된 초점 영상(infocused image)과 깊이맵을 얻고 있다. 상기 문제점을 해결하는 방법으로 초점영상과 비초점 영상을 이용함으로써 복원된 초점 영상의 품질 저하를 해결한다. 제안 방법에서는 Subbaro가 제안한 DFD 방법에 새로운 에지 흐림 측정 방법을 결합하여 보다 정확한 흐림 값을 구한다. 또한 명암의 변화가 적은 영역에서는 흐림의 양을 측정하기가 어렵기 때문에, 관심맵(saliency)을 이용하여 비에지 영역을 채울 수 있도록 하였다. 실험에서는 초점 조절 기능이 있는 카메라로부터 20장의 2K FHD 해상도의 초점 및 비초점 영상을 생성한 후에 제안 방법을 이용하여 깊이맵을 생성하고, 마지막으로 입력 초점 영상과 깊이맵으로부터 3D 입체영상을 제작하였다. 3D 모니터로 시청한 결과 안정된 3D 공간감과 입체감을 얻을 수 있었다.

자율주행 차량의 강건한 횡 방향 제어를 위한 차선 지도 기반 차량 위치추정 (Lane Map-based Vehicle Localization for Robust Lateral Control of an Automated Vehicle)

  • 김동욱;정태영;이경수
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.108-114
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    • 2015
  • Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data is often used as an additional data input to support these systems. An accurate digital map is used as a powerful additional sensor. In this paper, we propose a new approach for vehicle localization using a lane map and a single-layer LiDAR. The maps are created beforehand using a highly accurate DGPS and a single-layer LiDAR. A pose estimation of the vehicle was derived from an iterative closest point (ICP) match of LiDAR's intensity data to the lane map, and the estimated pose was used as an observation inside a Kalmanfilter framework. The achieved accuracy of the proposed localization algorithm is evaluated with a highly accurate DGPS to investigate the performance with respect to lateral vehicle control.

국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 방식 (Adaptive MAP High-Resolution Image Reconstruction Algorithm Using Local Statistics)

  • 김경호;송원선;홍민철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권12C호
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    • pp.1194-1200
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    • 2006
  • 본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

Wi-Fi 기반의 차량과 기지국간 통신에서 효과적인 AP 선택에 관한 연구 (An Efficient AP Selection Strategy in Wi-Fi based Vechicle-to-Infrastructure Communications)

  • 황재룡;이화룡;최재혁;유준;김종권
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제17C권6호
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    • pp.491-498
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    • 2010
  • Wi-Fi 기반의 차량과 기지국간 (vehicle-to-infrastructure, V2I) 통신은 차량과 승객의 안전과 편의 및 교통 효율성을 향상시킬 수 있는 방법으로 관심을 받고 있다. 그러나 노변에 위치한 엑세스 포인터 (access point, AP)는 이동차량에게 비용적인 측면에서 효과적인 인터넷 연결을 지원할 수 있지만, 차량의 빠른 이동과 AP의 제한된 전송거리는 빈번한 핸드오프를 유발한다. 그러한 문제점은 모바일 AP (mobile AP, MAP) 플랫폼을 사용하여 해결할 수 있다. MAP는 노변에 위치한 AP보다 적은 양의 대역폭을 제공하지만, 차량과 함께 이동함에 따라 더 오랜 시간 서비스를 제공할 수 있다. 이 논문은 이동차량이 노변의 고정된 AP 혹은 MAP 중에서 효과적으로 AP를 선택할 수 있는 하나의 새로운 AP 선택 기법을 제안한다. AP 선택기준을 위하여 AP의 접속 가용시간과 제공 가능 대역폭을 함께 고려하고, 그러한 기준을 바탕으로 AP 선택 기법을 제안한다. 실제 버스 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 좋은 성능을 제공하는 것을 보여준다.