시점을 달리하는 영상으로부터 3차원 장면 복구는 두 영상의 에피폴라 기하구조를 나타내는 F-행렬을 계산함으로서 가능하다. F-행렬을 계산하기 위해 입력으로 주어지는 두 영상의 일치점에는 잘못된 정합점과 같은 잡음을 포함하고 있기 때문에 정확한 F-행렬의 계산은 많은 오류를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 에피폴라 기하구조에 영향을 미치는 잡음의 종류를 크게 outlier와 미세잡음으로 구분하였다. 상대적으로 에피폴라 기하구조에 영향을 크게 미치는 outlier를 단계적으로 제거시킴으로써 잡음 환경에서도 효과적으로 F-행렬을 계산할 수 있는 SSOR 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 합성영상과 실 영상에서 실험하였으며 실험결과 제안 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인하였다.
Three-Dimensional scene reconstruction from images acquired with different viewpoints is possible as estimating Fundamental matrix(F-matrix) that indicates the epipolar geometry of two images. Correspondence points required to calculate F-matrix of two images include noise such as miss matches, so generally it is hard to calculate F-matrix accurately. In this paper, we classify noise into two types; outlier and minute noise. we propose SSOR algorithm that estimate F-matrix effectively. SSOR algorithm is rejecting outlier step by step in a noise environment. To evaluate the performance of proposed algorithm we simulated with synthetic images and real images. As a result of simulation we show that proposed algorithm is better than conventional algorithms.
