노이즈가 있는 상태에서 포커스를 통한 형태 추출을 위한 칼만 필터 기반 샘플링

객체의 3차원(3D) 형태를 2차원(2D) 정보로 복원하는 것은 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 주요 분야 중 하나입니다. 포커스를 통한 형상 추출(Shape from Focus, SFF)은 서로 다른 포커스 설정을 가진 2D 이미지를 사용하여 객체의 3D 형태를 재구성하는 수동 광학 기술입니다. SFF에서 일정한 단계 크기로 2D 이미지 시퀀스를 얻을 때, 각 단계에서 기계적 진동, 즉 지터 노이즈가 발생합니다. 지터 노이즈는 2D 이미지의 초점 값을 변화시켜 3D 형태의 잘못된 복원을 초래합니다. 본 논문에서는 최적 이미지 위치를 추정하기 위한 새로운 필터링 방법을 제안합니다. 먼저, 지터 노이즈는 가우시안 또는 스펙클 함수로 모델링되고, 둘째로, 하나의 초점 측정 연산자를 통해 얻어진 포커스 곡선은 필터 적용을 위해 2차 함수로 모델링됩니다. 마지막으로, 제안된 방법으로 칼만 필터를 설계하고 지터 노이즈를 제거하기 위해 적용합니다. 제안된 방법은 합성 및 실제 객체의 이미지 시퀀스를 사용하여 실험되었습니다. 성능은 복원 정확도 및 계산 복잡성 측면에서 제안된 방법의 효과성을 보여주기 위해 다양한 지표를 통해 평가됩니다. 제안된 방법의 평균 성능은 기존 필터링 방법과 비교하여 각각 약 48%, 11%, 15%, 5691% 개선되었습니다.