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문제 정의
- 스테레오 정합에 있어서 Greedy 알고리즘을 사용할 수 있는 부분은 많겠지만, 우리는 정합 방향에 따라 가면서 깊이값을 찾는 과정에서 Greedy 알고리즘을 사용한다. 단일방향의 진행방향의 경우 깊이값의 오차가 발생하여도 복구 할 수 없는 경우가 발생하므로 본 논문에서는 다중 방향성 Greedy 알고리즘을 제안한다. 진행방향의 수가 무조건 많다고 성능이 향상되지는 않았으며 8개 또는 16개를 가장 적절한 진행방향의 수로 고려한다.
- 본 논문에서는 적은 메모리 사용과 속도를 향상시키면서, 동시에 만족할만한 정확도를 얻기 위하여 다음과 같은 새로운 스테레오 정합방법을 제시한다. 우선 여러 방향의 정합방향을 따라 Greedy 알고리즘[2]을 이용하여 깊이값을 구한다.
- 본 논문에서는 정합속도가 빠르고 적은 메모리를 사용하면서 기존의 방법과 대등한 성능을 보이는 전역기반 스테레오 정합 방법을 제시하였다. 여러 정합방향으로부터 Greedy 알고리즘을 이용하여 정합을 진행하여 여러 장의 깊이값 영상을 얻어오고, 그 영상들에서 신뢰성이 높은 영역을 RANSAC을 이용하여 구하였다.
가설 설정
- 첫 번째 가정은 깊이값 변화가 발생하는 부분은 항상 영상 밝기의 차이가 있다는 점이다. 두 번째는 텍스쳐가 없는 부분의 깊이값 변화는 근접한 점들 사이의 경우 그 변화량이 작다는 것이다. 우리는 이런 가정들을 염두에 두고 연구를 진행하였다.
- 제안하는 스테레오 정합 알고리즘은 다음과 같은 가정들을 바탕으로 진행된다. 첫 번째 가정은 깊이값 변화가 발생하는 부분은 항상 영상 밝기의 차이가 있다는 점이다. 두 번째는 텍스쳐가 없는 부분의 깊이값 변화는 근접한 점들 사이의 경우 그 변화량이 작다는 것이다.
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