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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2021

SGM 누적 정합 비용 공간의 최소 비용 보팅을 통한 스테레오 시차 영상의 반복적 개선
정원제 ,  이민재 ,  박순용 전자공학회논문지 2021.07 학술저널

2020

SGM 누적 정합 비용 공간의 최소 비용 보팅을 통한 스테레오 시차 영상의 반복적 개선
정원제 ,  박순용 대한전자공학회 학술대회 2020.08 학술대회자료
SGM 스캔 방향 확률을 이용한 스테레오 영상의 시차 개선
정원제 컴퓨터학부 2020 학위논문

2019

SGM 기반 스테레오 시차 영상 필터링
정원제 ,  라쓰나야카 파툼 반다라 ,  박순용 대한전자공학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

초록·키워드

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스테레오 정합 방법에서 비용 집계는 주변의 정보를 이용하여 시차 영상을 개선하는 단계이다. 기존의 비용 집계 단계 중 하나인 SGM은 초기 비용 계산으로 생성된 비용 볼륨(Cost Volume)에서 누적 방향에 따른 최솟값을 계산하여 시차를 개선한다. 본 논문에서는 기존 SGM의 누적 정합 비용의 보팅을 계산하여 시차를 개선하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 SGM의 누적 방향에 의해 계산 된 각 누적 볼륨에서 최솟값 선택을 이용하여 확률 볼륨을 생성한다. 다음으로 확률 볼륨으로 새로운 페널티를 생성하여 비용 볼륨에 추가하고 다시 누적하여 확률 볼륨을 계산한다. 제안 방법은 계산된 페널티를 반복 계산하여 비용 볼륨을 수정하여 시차를 개선한다. 후 처리 단계로 우리는 좌우 일관성 검사, 홀 필링(Hole filling) 및 가중치 중앙 필터링(Weighted Median Filter)하여 시차를 개선한다. Middlebury 데이터로 방법을 평가 한 결과 기존 SGM보다 제안 방법이 더욱 뛰어난 것으로 확인되었다.

In the stereo matching, cost aggregation improves disparity images using surrounding cost value. The SGM(Semi global Matching)method, one of the traditional cost aggregation steps, improves disparity by calculating a minimum value according to an aggregation direction of surrounding costs from a cost volume generated by initial cost computation. In this paper, we propose a method to improve the disparity image by calculating the probability of the aggregation matching cost of SGM. Our method generates a probability volume by using the minimum value selection in each aggregated volume generated by the aggregation direction of the SGM. Next, a new penalty is created as a probability volume, added to the cost volume, and aggregated again to calculate the probability volume. The proposed method improves disparity by iterative calculating the calculated penalty and correcting the cost volume. Next, the probability volume is recalculated by adding a new penalty calculated as the probability volume to the SGM. Then, the cost volume is updated by iteratively calculating the probability volume. As a post-processing step, we improve the disparity by performing a left-right consistency check, hole filling, and weight median filtering. As a result of evaluating the Middlebury data set method, it confirmed that the proposed method is superior to the SGM.
#Stereo matching #Semi-global matching #Disparity

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 스테레오 정합 관련 연구
Ⅲ. 초기 정합 비용 계산
Ⅳ. 기존의 SGM(Semi Global Matching) 방법
Ⅴ. 제안 방법
Ⅵ. 후 처리 과정
Ⅶ. 실험 결과
Ⅷ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Hosni, Asmaa, et al. “Fast cost-volume filtering for visual correspondence and beyond” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35.2 (2012): 504-511. google schola Hirschmuller, Heiko. “Stereo processing by semiglobal matching and mutual information.” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 30.2 (2007): 328-341. google schola Penner, Eric, and Li Zhang. “Soft 3D reconstruction for view synthesis.” ACM Transactions on Graphics (TOG) 36.6 (2017): 1-11. google schola Lee, Min-Jae, et al. “Disparity Refinement with Guided Filtering of Soft 3D Cost Function in Multi-view Stereo System.” 2019 International Conference on Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ). IEEE, 2019. google schola He, Kaiming, Jian Sun, and Xiaoou Tang. “Guided image filtering.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 35.6 (2012): 1397-1409. google schola

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