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단안 영상을 생성하는 단계; 및생성된 단안 영상을 입력받아 DAM(Direct Attenuation Model) 기반 디스패리티 맵을 추정하는 딥러닝 네트워크를 이용하여, DAM 기반 디스패리티 맵을 예측하는 단계;를 포함하고,DAM은,단안 영상을 생성하는데 이용되는 조명의 빛이 감쇄되는 경향성을 기초로 단안 영상으로부터 디스패리티 맵을 추정하는 모델인 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 1에 있어서,생성 단계는,외부 광이 없는 환경에서, 균질한 물질로 채워진 대상 내부의 단안 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 2에 있어서,DAM 기반 디스패리티 맵은,아래의 DAM 기반 디스패리티 맵을 정규화한 맵이고,여기서, d(p)는 픽셀 p에서의 디스패리티, f와 B는 각각 카메라들 간의 초점 거리와 기준선, J는 픽셀 p의 SR(Scene Radiance)을 근사화한 값이고, I(p)는 픽셀 P의 영상 강도인 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 3에 있어서,정규화된 DAM 기반 디스패리티 맵은,다음의 식에 따라 결정되고,여기서, 는 정규화된 DAM 기반 디스패리티 맵이고, dmin=fB/Dmin이고 dmax=fB/Dmax이며, γ는 상수인 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 3에 있어서,γ는 다음의 식에 따라 정의되며,여기서, Iwidth는 입력 영상의 너비인 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 1에 있어서,딥러닝 네트워크는,예측한 DAM 기반의 디스패리티 맵을 디코더 계층의 출력에 매핑하는 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 6에 있어서,딥러닝 네트워크는,양안 영상으로 훈련되는 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 6에 있어서,딥러닝 네트워크는,DAM 기반의 디스패리티 맵에 손실을 반영하는 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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청구항 8에 있어서,손실은,복원된 영상을 훈련 입력 영상과 유사하게 만들도록 강화하는 손실, 디스패리티 평활성(Disparity Smoothness)을 국부적으로 평활하게 하게 가이드하기 위한 손실 및 좌측-뷰 디스패리티가 투사된 우측-뷰 디스패리티와 일치하도록 강화하기 위한 손실 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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단안 영상을 생성하는 카메라; 및생성된 단안 영상을 입력받아 DAM(Direct Attenuation Model) 기반 디스패리티 맵을 추정하는 딥러닝 네트워크를 이용하여, DAM 기반 디스패리티 맵을 예측하는 컴퓨팅 시스템;를 포함하고,DAM은,단안 영상을 생성하는데 이용되는 조명의 빛이 감쇄되는 경향성을 기초로 단안 영상으로부터 디스패리티 맵을 추정하는 모델인 것을 특징으로 하는 영상 시스템
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단안 영상을 입력받아 DAM(Direct Attenuation Model) 기반 디스패리티 맵을 추정하는 딥러닝 네트워크를 이용하여, DAM 기반 디스패리티 맵을 예측하는 단계; 및예측된 디스패리티 맵을 출력하는 단계;를 포함하고,DAM은,단안 영상을 생성하는데 이용되는 조명의 빛이 감쇄되는 경향성을 기초로 단안 영상으로부터 디스패리티 맵을 추정하는 모델인 것을 특징으로 하는 깊이 추정 방법
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단안 영상을 수신하는 수신기; 및수신된 단안 영상을 입력받아 DAM(Direct Attenuation Model) 기반 디스패리티 맵을 추정하는 딥러닝 네트워크를 이용하여, DAM 기반 디스패리티 맵을 예측하고 예측된 디스패리티 맵을 출력하는 컴퓨팅 시스템;을 포함하고,DAM은,단안 영상을 생성하는데 이용되는 조명의 빛이 감쇄되는 경향성을 기초로 단안 영상으로부터 디스패리티 맵을 추정하는 모델인 것을 특징으로 하는 영상 시스템
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