본 논문에서는 영상 분할(image segmentation)을 이용한 다이내믹 프로그래밍(dynamic programming, DP) 기반의 스테레오 정합 (stereo matching)기법을 제안한다. 다이내믹 프로그래밍은 스테레오 정합을 포함하는 여러 가지 컴퓨터 비젼 문제들의 고전적이고 인기가 있는 최적화 방법이다. 그러나 스테레오 정합 문제에 적용될 때 스캔라인들 사이의 수직 상호 관계가 적절하게 고려되지 않기 때문에 기존의 DP의 성능은 만족스럽지 않다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에서는 영상을 분할하여 정확한 경계정보를 획득한 다음 경계 정보에 의거하여 변이의 불연속과 폐색영역을 고려한다. Middlebury 스테레오 영상에 적용한 실험 결과들은 제안된 알고리즘이 이전의 다이내믹 기반 알고리즘보다 더 좋은 성능을 보여주는 것을 입증해준다.
In this paper, we present a dynamic programming(DP)-based stereo matching method using image segmentation algorithm. DP has been a classical and popular optimization method for various computer vision problems including stereo matching. However, the performance of conventional DP has not been satisfactory when it is applied to the stereo matching since the vertical correlation between scanned lines has not been properly considered. In the proposed algorithm, accurate edge information is first obtained from segmented image information then we considers the discontinuity of disparity and occlusions region based on the obtained edge information. The experimental results applied to the Middlebury stereo images demonstrate that the proposed algorithm has better performances in stereo matching than the previous DP based algorithms.
