화소기반 변이공간영상에서의 스테레오 정합

A stereo matching algorithm in pixel-based disparity space image

  • 김철환 (경북대학교 전자전기공학부 칼라 및 영상처리 연구실) ;
  • 이호근 (경북대학교 전자전기공학부 칼라 및 영상처리 연구) ;
  • 하영호 (경북대학교 전자전기공학부 칼라 및 영상처리 연구실)
  • 발행 : 2004.06.01

초록

본 논문은 안정적이며 빠르게 동작하는 화소기반 변이공간영상기반의 스테레오 정합방법을 제안한다. 스테레오영상은 서로 상이한 두 영상이 아니라 수평방향의 이동만이 존재하는 거의 유사한 명상이다. 따라서 큰 정합윈도우를 사용하는 정합방법이 꼭 필요하지는 않다. 그러나, 화소기반은 영상의 잡음에 매우 민감한 특성을 가지므로, 최적경로를 구하기 위한 동적계획법 과정 중, 비용행렬이 구해졌을 때, 그에 따라 함께 생성되는 방향요소들을 검사하여, 잡음에 의해 올바르지 않은 경로를 생성시킬 수 있는 방향들을 제거하는 방법을 사용한다. 실험결과는 제안한 방법이 대부분의 영상잡음에 의한 변이값의 잡음들을 효과적으로 제거하고, 매우 짧은 시간에 좋은 결과의 변이맵을 생성시킴을 보여준다.

In this paper, a fast stereo matching algorithm based on pixel-wise matching strategy, which can get a stable and accurate disparity map, is proposed. Since a stereo image pair has small differences each other and the differences between left and right images are just caused by horizontal shifts with some order, the matching using a large window will not be needed within a given search range. However, disparity results of conventional pixel-based matching methods are somewhat unstable and wrinkled, the principal direction of disparities is checked by the accumulated cost along a path on array with the dynamic programming method. Experimental results showed that the proposed method could remove almost all disparity noise and set a good quality disparity map in very short time.

키워드

참고문헌

  1. Robotics v.1 no.4 Three principle in stereo vision K.Sugihara https://doi.org/10.1163/156855386X00256
  2. Proc. Roy. Soc. London v.B204 A computaional theory of human stereo vision D.Marr;T.Poggio
  3. Compt. Vision Graphics Image Processing v.31 Segment-based stereo-matching GmMedioni;R.Nevatia
  4. Comput. Graphics, Image Processing v.2 Computer determination of depth maps M.D.Levine;D.A.O'Handley;G.M.Yagi https://doi.org/10.1016/0146-664X(73)90024-5
  5. Compt. Vision Graphics Image Processing v.24 Multilevel computational processes for visual surface reconstruction D.Terzopoulos https://doi.org/10.1016/0734-189X(83)90020-8
  6. IEEE Trans. Syst. Man Cybern v.19 no.6 Region-based stereo analysis for robotic applications S.B.Marapane;M.M.Trived https://doi.org/10.1109/21.44064
  7. IEEE Trans. Neural Networks v.4 Stereopsis by constraint learnign feed-forward neural networks A.Knotanzad;A.Bokil;Y.W.Lee
  8. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. v.PAMI-14 no.8 Matching two perspective views J.Weng;N.Ahuja;t.s.Huang
  9. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. v.8 Disparity and occlusion estimation in multiocular system and their coding for the communication of multiview image sequences N.Grammalidis;M.G.strintizis
  10. IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell. v.PAMI-7 Stereo by intra-and inter-scanline search using dynamic programming Y.Ohta;T.Kanade
  11. in Proc. ECCV 94 Disparity-space images and large occlusion stereo S.S.Intille;A.F.Bobick
  12. Comput. Vis. Image Understanding v.63 no.3 A maximum likelihood stereo algorithm I.J.Cox;s.L.Hingorani;S.B.Rao https://doi.org/10.1006/cviu.1996.0040
  13. IEEE Trans. Multimedia v.1 no.1 Dense disparity estimation with a divide-and-comquer disparity space image technique Chun Jen Tsai;Aggelos K.Katsaggelos https://doi.org/10.1109/6046.748168