다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법은 전체 영상 또는 한 열의 영상정보를 특정 화소의 정합에 모두 사용하는 전역-대상 기법으로 정합 연산시 폐색영역을 찾을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징점, 즉 경계정보를 추가로 사용하여 스트리킹 현상을 감소시키고 변이지도의 오차율을 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 기본적으로 경로선택에 있어서의 페널티를 대상화소의 주변 화소들에 따라 조정한다. 또한 경계정보를 사용하여 특정 화소에 대한 신뢰성을 재검사하는데, 이 신뢰성 재검사는 역추적과정에서 실시한다. Middlebury에서 제공하는 네 쌍의 영상으로 실험한 결과 제안한 기법의 에러율을 6.33% 29위에 랭크됐다. 이 결과는 이전에 제안된 다이내믹 프로그래밍 기반의 정합 기법 중 가장 좋은 결과이다.
The dynamic programming based methods, a kind of globally optimizing stereo matching methods, has the inherent advantage that the occlusion regions can be found during the process. But it also has a serious drawback of streaking phenomena. This paper focuses on reducing the streaking phenomena by adjusting the penalties in calculating the cost matrix and re-establishing the optimal path in the back-tracing process using the boundary information of the image. Especially we use a pixel expansion method in re-establishing the path, which is the results from expanding the pixel information of the ones just left the boundaries. Experiments with the four image pairs provided by the Middlebury site showed the results that the proposed method has the disparity error ratio of 6.33% and the rank is 29, which is competitive to the best method among the previously published dynamic programming based methods.
