스테레오 비전은 서로 다른 이미지 쌍을 사용하여 주변 환경에 대한 보다 세부화된 3차원 지도를 제공할 수 있기 때문에 소형 로봇이나 홈네트워크 분야에서 많은 활용이 가능하다. 스테레오 비전 시스템의 영역기반 정합방법 중 하나인 SAD 정합 알고리즘은 구조적인 규칙성을 가짐으로써 풍부한 병렬성을 제공하여 많이 사용된다. 본 논문에서는 SAD 알고리즘을 사용하여 스테레오 비전 시스템을 구현하는데 있어 응용분야에 따라 성능과 하드웨어 자원 소모량 등 제약조건이 서로 다른 변형 SAD 알고리즘을 제안하고 비교 분석하였다. 변이도 축약 알고리즘과 윈도우 축약 알고리즘의 경우 하드웨어 자원 소모량을 줄여 소형화와 저가격화를 지향하는 경우에 적합하다. 또한 사용 환경의 객체 형태에 따라서 윈도우 형태 알고리즘의 사용을 고려해 볼 만하며 높은 정합율이 필요한 경우 가변 윈도우 알고리즘을 사용할 수 있다.
A stereo vision, which is based on two or more images taken from different view points, is able to build three dimensional maps of its environment having various applications including robots and home networks. SAD algorithm, which is based on area-based correlation, is widely used since its regular structure provide abundant parallelism. In this paper, we present heuristic designs of SAD algorithm to meet the demands on accuracy and resource usages in various applications. The disparity abridgement and the window abridgement algorithms can be used for vision systems in low cost and small size. The window shape algorithm can be applicable when object are in specific shapes. The adaptive window algorithm work well when accuracy is the primary concern.
