Image Segment-Based Stereo Matching for Improving Boundary Accuracy

경계영역 정확도 향상을 위한 영상분할 기반 스테레오 매칭

3차원 영상을 생성하기 위해 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이때 발생하는 경계영역과 텍스처가 부족한 부분의 깊이정보 부정확성 문제를 해결하기 위해 영상 분할 기반 스테레오 매칭 방법을 제안한다. 일반적으로 사용하는 윈도우 기반 스테레오 매칭 결과를 기반으로 분할된 영상 내에서 최적의 변위 값을 재 할당함으로서 깊이정보의 정확성을 향상시킬 수 있다. Mean-shift는 참조 영상에서 화소 간 평균값 차이가 최대가 되는 영역들을 반복적으로 찾는다. 유사한 평균값을 갖는 영역들을 기반으로 영상을 분할하는 것을 Mean-shift를 이용한 영상분할 이라고 한다. 분할된 영상은 각 영역을 대표하는 패치 구조를 가지고 있어 참조 영상에 포함되어있는 잡음에 강인한 특성을 지닌다. 스테레오 매칭을 통해 화소별로 변위 값을 할당해주는 대신, 분할된 영상을 이용하여 각 분할 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 분할된 영상에 동일한 변위 정보를 할당할 경우 객체와 배경의 경계영역에서 잘못된 변위 값이 할당되는 경우가 발생한다. 이러한 경계 영역의 변위정보 부정확성을 보완하기 위해 화소의 기울기 항을 비용 값 계산 과정에 추가하여 단점을 보완한다. 최종 비용 값 계산을 통해 획득한 초기 변위 지도에 중간 값 필터를 적용하여 분류된 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 제안한 방법을 적용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득한다.