스테레오 정합의 변이 정보를 이용한 영상 분할 = Image Segmentation Using Disparity Information of Stereo Matching

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 변이 정보를 이용한 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 영상 분할 방법에서는 스테레오 영상으로부터 영상의 명암도, 경계선 등의 정보와 좌우 영상의 정합으로 얻어지는 변이 정보를 동시에 고려하여 물체의 보다 정확한 분할을 얻는다. 좌우 두 영상은 계층적 구조를 형성하기 위해 웨이브릿 변환에 의해 각 채널별로 분리된 후 스테레오 정합을 통해 변이 정보의 초기치를 얻으며 이로부터 영상은 물체 단위의 분할을 수행하고 그 결과를 이용해서 변이값을 다시 개선하는 과정을 반복한다. 정합이나 분할 과정에서 웨이브릿 변환을 이용한 계층적 구조를 사용함으로써 수행 속도의 개선을 가져왔고 잡음에도 강하다. 실영상과 합성 영상에 대한 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 물체 단위의 분할에 매우 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, the algorithm for object segmentation using disparity information is proposed. Left and right stereo images are decomposed into each channel by wavelet filter. And then, disparity value is obtained by hierarcvhical stereo matching. The disparity and segment information is refined iteratively using homogeneous regions segmented by modified blob coloring. The experimental results for various images show that the proposed algorithm has good performance even if the images used in experiments have the unfavorable conditions.