본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.
대부분의 블록기반 스테레오 쌍 압축 기술들은 모든 스테레오 쌍에서 가장 일치하는 블록을 찾기 위해 일정한 블록크기와 탐색영역 크기를 사용한다. 그러나 각 스테레오 쌍마다 서로 다른 불일치를 가지기 때문에 모든 스테레오 쌍에 동일한 블록 크기와 탐색영역 크기를 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 스테레오 쌍의 전체 불일치를 구하는 방법을 제시하고 구하여진 전체 불일치를 사용하여 블록기반 스테레오 쌍의 압축에 적용할 블록 크기와 탐색영역 크기를 결정한다.
An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.
본 논문에서는 스테레오 기반 비디오 압축 전송 시스템을 위하여 시차영상을 추정하고 표현하는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 기존에는 스테레오 영상 전송을 위하여 시차영상을 화소 단위나 블록단위로 구하는 방법이 사용되었다. 화소 단위 시차추정은 정확도는 높으나 전송시 많은 비트를 발생시키는 반면, 블록단위 시차 추정은 정보량을 줄일 수 있으나 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 경계부분을 두 개의 영역으로 나누고 시차정보를 주변 것으로 대치함으로써 블록단위의 방법과 거의 같은 정보량을 갖으면서 경계부분에서 보다 정확한 시차정보를 표현하는 방법을 제안하였다. 본 방법은 블록의 형태를 분류하기 위하여 누적 히스토그램을 특징으로 하는 신경망을 사용하였다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 경계블록을 다수 포함한 영상에서는 블록단위의 시차표현 방법보다 효과적임을 실제 영상 분석을 통하여 증명하였다.
In this paper a hierarchical stereo matching algorithm based on feature extraction is proposed. The boundary (edge) as feature point in an image is first obtained by segmenting an image into red, green, blue and white regions. With the obtained boundary information, disparities are extracted by matching window on the image boundary, and the initial disparity map is generated when assigned the same disparity to neighbor pixels. The final disparity map is created with the initial disparity. The regions with the same initial disparity are classified into the regions with the same color and we search the disparity again in each region with the same color by changing block size and search range. The experiment results are evaluated on the Middlebury data set and it show that the proposed algorithm performed better than a phase based algorithm in the sense that only about 14% of the disparities for the entire image are inaccurate in the final disparity map. Furthermore, it was verified that the boundary of each region with the same disparity was clearly distinguished.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
The correspondence problem for stereo image matching plays an important role in expanding view points as multi view video applications become more popular. The conventional disparity estimation algorithms have limitation to find exact disparities because they consider not image features but similiar intensity points. Thus we propose an efficient disparity estimation algorithm considering features of stereo image pairs. As simulation results, our proposed method confirms better intermediate views than the existing block-matching methods.
영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.
본 논문에서는 컬러 정보를 이용한 계층적 스테레오 정합 기법을 제안한다. 특징기반의 스테레오 정합 방법을 이용하여 초기 변이지도를 생성하고, 계층적 스테레오 정합 기법으로 최종 변이지도를 획득한다. 영상을 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할하여 영상의 경계(edge)를 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이(disparity)를 추정한다. 추정된 변이는 각 색상 성분에서 자기상관도(autocorrelation)에 따라 주변 영역으로 확산되어 초기 변이지도(disparity map)를 생성한다. 초기 변이지도는 최종 변이지도를 생성하기 위한 변이 탐색의 초기값으로 사용되고, 각 색상 성분에서 정합 창과 탐색 범위(search range)의 변화를 이용하여 최종 변이 지도를 생성시킨다. 본 논문에서는 Middlebury stereo vision의 4개의 실험 영상을 가지고 객관적 성능 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 Graph-cuts와 Dynamic Programming 기법보다 우수한 성능을 보였다. 최종 변이지도의 부정확한 변이는 전체 영상에서 평균11% 존재했고, 변이지도에서 불연속점의 경계가 뚜렷한 것을 확인하였다.
A number of techniques have been proposed for 3D display using view-difference of two eyes. These methods do not express enough reality like real world. The display images have to change according to the position of a viewer to improve reality. In this paper, we present an approach for generating intermediate image between two different view images by applying new image interpolation algorithm The interpolation algorithm is designed to cope with complex shapes. The proposed image interpolation algorithm generates rotated image about vertical axes by any angle from base images. Each base image that was obtained from CCD camera has an view-angle difference of $3^{\circ}C$, $5.5^{\circ}C$, $^{\circ}C$, $22^{\circ}C$, and $45^{\circ}C$. The proposed into mediate image generation method uses the geometric analysis of image and depth information through the block-based matching method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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