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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 667 - 673 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.11.667
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본 연구는 세 가지 스테레오 매칭 알고리즘인 Block Matching(BM), Semi-Global Block Matching(SGBM), Efficient Large-Scale Stereo Matching(ELAS)의 성능을 비교하고 그 결과를 정량 및 정성적으로 제시하였다.비교실험을 위해 공개된 데이터셋인 Middlebury 영상 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과, ELAS가 특히 우수한 성능을 보였으며, 높은 정확도의 깊이 맵을 제공함을 확인하였다. BM은 간단한 구현과 빠른 계산 속도를 제공하지만 노이즈가 많은 영상또는 텍스처가 부족한 영역을 포함하고 있는 영상에서 깊이 추정 결과의 성능이 저하되었다. BM 방식은 스테레오 비전 시스템에서 깊이를 추정하는 가장 간단하면서도 직관적인 알고리즘이고, 블록 기반으로 서로 다른 시점에서 획득한 영상들 사이의 유사도를 기반으로 매칭을 수행하고, 매칭 결과를 기반으로 시차(disparity)를 계산한다. SGBM은 전역 최적화 방법의 장점을 결합하여 보다 정확한 결과를 제공했으나, 파라미터 설정에 민감하고 계산 복잡도가 높았다. ELAS는 지원 점과 사전 확률 분포를 활용하여 빠르고 정확한 매칭을 가능하게 했으며, 다양한 장면에서 안정적인 성능을 보였다. 이 연구는 스테레오 비전 분야에서 적합한 매칭 알고리즘을 선택하는 데 유용한 기초 자료를 제공할 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 깊이 추정
4. 실험결과
5. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
J.-H. Ko, “Robot Vision System based on 3D Depth map and Object Recognition,” Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 57, no. 3, pp. 101-105, Mar. 2020. DOI: https://doi.org/10.5573/ieie.2020.57.3.101
G. Lee, C. Ryu, H. Kim, “Measurement of object distance and speed using stereo camera in autonomous driving”, KSAE 2023 Annual Autumn Conference & Exhibition, Ulsan Korea, pp.1517-1523, Nov. 2023.
J. Takarabe, I. N. Sari, W. Du, “Depth Map Estimation of Single-View Image using Smartphone Camera for a 3-Dimension Image Generation in Augmented Reality”, 2023 Sixth International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C), Taichung, Taiwan, June. 2023, DOI: https://doi.org/10.1109/IS3C57901.2023.00052
C. Kim, D. Lee, “Comparison of Depth Estimation Based on Variable Block Size with Deep Learning Model in Stereo Vision”, Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 24, no. 12, pp.360-365, Dec. 2023 DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2023.24.12.360
H. Xu. “Stereo Matching and Depth Map Collection Algorithm Based on Deep Learning”, 2017 IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST), IEEE, Beijing, China, 2017. DOI: https://doi.org/10.1109/IST.2017.8261504
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