일반기술

다중국부 최소해결을 위한 강건한 다중베이스라인 스테레오 알고리즘

본 발명은 다중국부최소 해결을 위한강건한 다중 베이스라인 스테레오 알고리즘에 관한것이다. 통상 스테레오비전에서 대응문제는 가장 어려운 문제이다.즉 스테레오 이미지로부터 진자 매칭점을 찾는다는것은 결코 쉽지 않은 일이다. 본 발명에서는 각 카메라에서 장면에 나타나는 한점까지의 거리가 동일해야만 된다는 원칙을 바탕으로 새로운 매칭 알고리즘인 RMBS(Pobust Muliple-Baseline Stereo)을 제안한다.RMBS 알고리즘은 각 스테레오 이미지 페어로부터 얻어지는 각 값들을 평균하여 디스페리티를 계산한다. 일정한 패턴을 갖는 이미지의 일부지역에서 흔히 발생되는 다중 국부 최소를 해결하기 위해서 RMBS는 적응 윈도우를 사용한다. RMBS는 적응 윈도우 크기를 다중 국부최소가 발생되지 않을 때 까지 증가 시킨다. 그러므로 RMBS 는 기존의 MBS 보다 더 정확한 매칭점을 결정할수 있으며 다중 국부최소를 신속하게 해결할 수 있도록한 발명인 것이다본 발명은 다중국부최소 해결을 위한강건한 다중 베이스라인 스테레오 알고리즘에 관한것이다. 통상 스테레오비전에서 대응문제는 가장 어려운 문제이다.즉 스테레오 이미지로부터 진자 매칭점을 찾는다는것은 결코 쉽지 않은 일이다. 본 발명에서는 각 카메라에서 장면에 나타나는 한점까지의 거리가 동일해야만 된다는 원칙을 바탕으로 새로운 매칭 알고리즘인 RMBS(Pobust Muliple-Baseline Stereo)을 제안한다.RMBS 알고리즘은 각 스테레오 이미지 페어로부터 얻어지는 각 값들을 평균하여 디스페리티를 계산한다. 일정한 패턴을 갖는 이미지의 일부지역에서 흔히 발생되는 다중 국부 최소를 해결하기 위해서 RMBS는 적응 윈도우를 사용한다. RMBS는 적응 윈도우 크기를 다중 국부최소가 발생되지 않을 때 까지 증가 시킨다. 그러므로 RMBS 는 기존의 MBS 보다 더 정확한 매칭점을 결정할수 있으며 다중 국부최소를 신속하게 해결할 수 있도록한 발명인 것이다