3차원 컴퓨터 그래픽스에서 깊이맵은 시점으로 부터 피사체의 표면까지의 거리와 관련된 정보를 제공하는 이미지이다. 스테레오 센서, 깊이 카메라, 능동 조명계 및 시간 분해 검출기를 사용한 이미징 시스템 등은 자체 광원에 의해 정확한 깊이 측정을 수행할 수 있다. 깊이맵을 통하여 획득된 3차원 영상 정보는 3D 모델링, 자율 차량 내비게이션, 물체 인식·원격 몸짓감지, 해상도 증대된 의료영상, 항공·국방기술, 로봇공학 등에서 유용하게 쓰이고 있다. 또한 깊이맵 정보는 다시점 영상 추출·복원의 활용 및 디지털 홀로그램 합성에 필요한 위상(Phase) 정보 추출에 사용되는 중요한 데이터이다.
본 고는 GPU를 포함한 하드웨어의 컴퓨팅 성능이 빠르게 증가함에 따라 재조명되고 있는 딥러닝 데이터 분석 방법과 합성곱 신경망을 이용한 3D 깊이 정보 추출 기술, 그리고 디지털 홀로그램과 다시점 영상 추출·복원 관련 3D 영상 처리 기술에 대한 최근 연구동향을 보고한다.
CONTENTS
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Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기술 동향
1. 딥러닝기반 3D 이미지 획득 기술
가. 깊이맵의 추정 기술
나. 깊이맵의 해상도 증대 기술
다. AGN기반 깊이맵 예측
라. 깊이맵 초해상도용 딥 네트워크
2. 딥러닝기반 3D 이미지 처리 기술
가. 홀로그램 합성용 ResNet 모델
나. 홀로그래픽 영상 복원용 HRNet
다. 홀로그램 초해상도
라. 자동 초점 조절용 DeepFocus 모델
III. 결론
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출처 : 전자통신동향분석 Vol.35 No.5 / 딥러닝기반 입체 영상의 획득 및 처리 기술 동향