적응적 원도우와 유전확률을 이용한 스테레오 정합 알고리즘 = Stereo Matching Algorithm Using a Genetic Probability with Adaptive Window

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 2차원 영상에서 3차원 깊이(depth)정보를 추출하기 위해서 진화적 계산 알고리즘을 적용한 적응적 윈도우와 유전자의 생존 확률을 이용한 스테레오 정합 알고리즘 제안한다. 진화적 계산 알고리즘은 자연 선택(natural selection)과 개체군 유전학(population genetics)에 기반한 생물학적 진화 과정을 통해 최적의 해를 찾는 효율적인 탐색 기법이다. 기존의 스테레오 정합 방법에서 생성되어진 2차원 깊이 정보인 변이(disparity) 맵은 경계 부근에서 애매한 결과를 도출함으로써 변이의 세밀하고 정확한 정보를 잃어 실영상(real image)과는 다소 차이를 갖는다. 따라서 제안한 논문에서는 소형 유전자 알고리즘을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형시키고, 또한 생성된 변이 맵의 모호성을 해결하기 위해 이전 세대의 변이 맵으로부터 경계를 검출한 변이 경계정보에서 이웃한 화소의 변이 복잡도를 측정하여 복잡도에 따라 윈도우를 정합에 사용하였다. 실험을 통해 제안한 방식이 이완 처리를 포함한 기존의 정합 방식보다 변이 맵 생성에 있어 보다 상세하고 매끄러운 변이 결과를 얻을 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, a genetic stereo matching algorithm using adaptive windows and the survival probability of genes is proposed for the extraction of 3D depth information from 2D images. Genetic algorithms are efficient search methods based on natural selection and population genetics. 2D disparity maps acquired by conventional matching algorithms do not match with the original image profile in disparity edge regions, because of the loss of fine and precise information in the regions. Therefore, in order to decrease the imprecision of disparity values and increase the quality of matching, a compact genetic algorithm is adapted for matching environments, and the adaptive window which is controled by the complexity of neighbor disparities in an abrupt disparity point is used. As the result, the proposed algorithm showed that more correct and precise disparities were obtained than those of conventional matching methods with relaxation scheme.