폐색영역 보정을 위한 변위 추정을 이용한 특징 기반 깊이 맵 생성 기법

Abstract

기존의 깊이 맵 생성 방법은 폐색 영역(occlusion region)을 포함하는 기존 방법에 의해 깊이 맵(depth map)을 생성 했을 때, 거짓 정합(false matching)은 정확하지 않은 깊이 값을 초래 할 수 있다. 본 논문에서는 폐색 영역의 정확한 깊이 값의 계산을 위해서 거짓 정합이 포함된 영역인지의 여부를 구별하고 정 정합을 위해 거짓 정합이 포함된 영역을 보정하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 첫 번째로 2D 스테레오 영상으로부터 SIFT를 이용하여 특징 점(feature point)을 추출한다. 그런 다음 각 특징 점에 대한 변위(disparity) 정보를 추정하여 폐색 영역을 검출하고 보정한다. 제안된 방법은 거짓 정합을 제거함으로써 기존 방법과 비교하여 보다 정확한 깊이 맵을 생성한 결과를 보여준다.

Since a depth map generated by a conventional method includes occlusion regions, false matching can cause inaccurate depth values. In this paper, in order to calculate accurate depth values of occlusion regions, we proposed a method to distinguish whether a region includes false matching and revising regions with false matching for obtaining true matching. To this end, feature points from 2D stereo images are first extracted by using SIFT. Then, by estimating disparity of the feature points, occlusion regions are detected and revised. Experimental results have shown that the proposed method generates more accurate depth map by eliminating false matching, compared with the conventional methods.