A Study on Fast Stereo Matching Algorithm using Belief Propagation in Multi-resolution Domain

다해상도 영역에서 신뢰확산 알고리즘을 사용한 고속의 스테레오 정합 알고리즘에 관한 연구

In the Markov network which models disparity map with the Markov Random Field(MRF), the belief propagation algorithm is operated by message passing between nodes corresponding to each pixels. Belief propagation algorithm required much iteration for accurate result. In this paper, we propose the stereo matching algorithm using belief propagation in multi-resolution domain. Multi-resolution method based on wavelet or lifting can reduce the search area, therefore this algorithm can generate disparity map with fast speed.

마코브 랜덤 필드로 모델링한 마코브 네트워크에서 신뢰확산 알고리즘은 각각의 화소에 대응하는 노드들 사이의 메시지 이동에 의해 동작한다. 신뢰확산 알고리즘은 정확한 결과를 얻기 위해 많은 수의 반복 연산을 요구하게 된다. 본 논문에서는 다해상도 영역에서 신뢰확산 알고리즘을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 웨이브렛 또는 리프팅에 기반한 다해상도 변환은 스테레오 정합 알고리즘에서 탐색 영역을 줄일 수 있는 장점 갖기 때문에 고속의 연산을 통해 변이 영상을 생성할 수 있다.