optic flow software 매트랩 소스코드는 [1]에서 다운로드 받으실 수 있습니다. 그리고 이 소프트웨어와 관련된 논문은 [2]입니다. [3] 논문에서 이 소프트웨어를 활용해서 디스패리티 맵을 산출한 것을 따라서 저도 디스패리티 맵을 산출해보려고 합니다. 소프트웨어를 통해 산출된 모션 벡터들에서 수평 성분을 수평 디스패리티로 사용했습니다.
▶ 소스코드 테스트
그림 1은 테스트에 사용된 이미지들[4]과 ground truth 디스패리티 맵과 산출된 디스패리티 맵을 보여줍니다. 밝을 수록 카메라로부터 가깝고, 어두울 수록 멀다는 것을 의미합니다. 이 소프트웨어를 활용해서 산출한 디스패리티 맵이 상당히 거리감을 잘 나타냄을 그림을 통해 알 수 있습니다.
<참고 자료>
[1] http://ps.is.tue.mpg.de/person/black#tabs-code
[2] Secrets of optical flow estimation and their principles, Sun, D., Roth, S., and Black, M. J., IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recog., CVPR, June 2010.
[3] J Park, S Lee, AC Bovik, 3d visual discomfort prediction: vergence, foveation, and the physiological optics of accommodation. IEEE J. Sel. Top. Sign. Process. 8(3), 415–427 (2014)
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