Abstract
Stereo camera is drawing attention as an essential sensor for future intelligence robot system since it has the advantage of acquiring not only distance but also other additive information for an object. However, it cannot match correlated point on target image for low textured region or periodic patterned region such as wall of building or room. In this paper, we propose a stereo matching technique that increase the matching performance by fusing belief propagation stereo matching algorithm and local distance measurements of 2D-laser range finder in order to overcome this kind of limitation. The proposed technique adds laser measurements by referring quad-tree based segment information on to the local-evidence of belief propagation stereo matching algorithm, and calculates compatibility function by reflecting over-segmented information. Experimental results of the proposed method using simulation and real test images show that the distance information for some low textured region can be acquired and the discontinuity of depth information is preserved by using segmentation information.
스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.
