하드웨어 제한으로 인해 광장 영상의 각도 해상도가 낮은 문제를 해결하기 위해 3D 에피폴라 평면 영상 융합 기반 광장 각도 초고해상도 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 입력 영상을 서로 다른 시차 방향으로 배열하여 각각 특징을 추출함으로써 입력 영상의 시차 정보를 충분히 활용하여 깊이 추정의 정확성을 향상시킨다. 깊이 지도를 이용해 입력 영상을 새로운 시점 위치로 매핑하여 초기 합성 광장을 생성한다. 복원된 광장 영상이 더 나은 디테일 정보와 기하학적 일관성을 유지할 수 있도록 수평 3D 에피폴라 평면 영상 융합 복원 분기와 수직 3D 에피폴라 평면 영상 융합 복원 분기를 통해 초기 합성 광장에 대해 각각 수평 융합 복원과 수직 융합 복원을 수행한 후 두 결과를 혼합 복원하여 최종 고각도 해상도 광장 영상을 생성한다. 실험 결과 기존 방법에 비해 합성 광장 데이터셋과 실제 광장 데이터셋 모두에서 복원 효과가 향상되었으며, 피크 신호 대 잡음비가 최대 1.99% 향상되어 복원된 광장 품질이 효과적으로 향상됨을 보여준다.

광장;초고해상도 복원;3D 에피폴라 평면 영상;합성 신경망