형광에서 형태를 위한 깊이 향상을 위한 적응형 가중치 지도 이미지 필터링

기존의 초점에서 형상(Shape from Focus, SFF) 기법은 다중 초점 이미지 시퀀스로부터 깊이 경계 및 미세한 구조적 세부 정보를 유지하는 데 한계가 있다. 또한, 다중 초점 이미지 시퀀스 내의 노이즈는 깊이 맵의 정확도에 부정적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 적응형 가중 친화적 이미지 필터링(Adaptive Weighted Guided Image Filtering, AWGIF) 기반의 새로운 깊이 강화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 SFF 기법을 통해 추정한 초기 깊이 맵을 적응형 가중 친화적 이미지 필터링을 통해 기저층과 세부층으로 분해한다. 정제된 깊이 맵에서 경계를 정확히 유지하기 위해, 다중 초점 이미지 시퀀스로부터 가이드 이미지를 구성하고, AWGIF의 가중 계수를 활용하여 노이즈를 억제하면서 미세한 깊이 세부 정보를 강화한다. 실제 및 합성 물체에 대한 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존 방법 대비 노이즈에 대한 강건성과 깊이 경계, 미세한 구조적 세부 정보의 유지 능력에서 우수함을 입증한다.