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스테레오 정합 시스템은 인간의 시각체계를 모방하여 만든 3D위치추적 시스템이다. 컴퓨터 비전분야 중에서 가장 중요하게 여겨지고 있는 분야이며 단지 시차를 가진 두 대의 카메라만을 이용한다는 점에서 경제적이고 효율적이다. 따라서 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 위치추적, 장면인식, 객체추적, 차량의 거리추정 등 여러 분야에서 활용된다.
본 논문에서는 새로운 스테레오 매칭 방법인 스타 ...

스테레오 정합 시스템은 인간의 시각체계를 모방하여 만든 3D위치추적 시스템이다. 컴퓨터 비전분야 중에서 가장 중요하게 여겨지고 있는 분야이며 단지 시차를 가진 두 대의 카메라만을 이용한다는 점에서 경제적이고 효율적이다. 따라서 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 위치추적, 장면인식, 객체추적, 차량의 거리추정 등 여러 분야에서 활용된다.
본 논문에서는 새로운 스테레오 매칭 방법인 스타 센서스 변환을 제안한다. 스테레오 매칭 알고리즘 중 하나인 센서스 변환(census transform CT)은 방사 왜곡과 밝기 변화에 강한 장점을 가지고 있다. 그러나 매칭 윈도우(matching window) 내에서 하나의 중심 화소의 밝기 값을 기준으로 주변 화소들의 밝기 값의 높고 낮음을 비교하기 때문에 잡음에 민감한 단점이 있다. 본 논문에서는 매칭 윈도우 내에서 일정한 거리만큼 떨어진 화소들의 밝기값을 대칭적인 패턴으로 비교하는 스타 센서스 변환(Star-census transform; SCT)을 제안한다. 제안된 방법은 매칭 윈도우 내에서 비교하는 화소간의 거리와 비교 패턴을 선택할 수 있으며, 실험을 통해 잡음에 강건한 스타 센서스 패턴을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Stereo matching system is a technique to estimate 3D information from stereo views. Stereo vision systems are employed in various fields such as object detection and tracking, multi-view 3D reconstruction, and driving assistant system. Census Transform (CT), a stereo matching algorithm, has a strong...

Stereo matching system is a technique to estimate 3D information from stereo views. Stereo vision systems are employed in various fields such as object detection and tracking, multi-view 3D reconstruction, and driving assistant system. Census Transform (CT), a stereo matching algorithm, has a strong advantage in radial distortion and brightness changes. However, CT is noise-sensitive because it compares the brightness of a single central pixel based on the brightness values of neighborhood pixels within a matching window. This paper presents Star-Census Transform (SCT) which compares the brightness of pixels separated by a certain distance along a symmetrical pattern within the matching window. The proposed method can select the distance between the pixels for comparison and comparison patterns. The experiment resultsshow that the proposed method yields a better performance than the previous CT methods.