경계선 정보와 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합

Abstract

본 논문은 경계선 정보와 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합 방법을 제안하고 있다. 제안한 방법은 조밀한 기준영상의 경계선을 검출하기 위해 LoG 연산자를 사용하고 이를 이용해 동일한 변위(disparity)값을 갖는 개체의 영역과 염색체의 구조를 정의하였다. 그리고 스테레오 정합문제를 최적화 문제로 간주하고 최적화 문제 해결에 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형하여 적용하였다.

제안한 방법은 경계선 정보를 이용하여 개체의 영역을 쉽게 추정할 수 있었고 이를 통해 경계선 부근에서 오정합을 발생시키는 기존의 영역기반 정합의 단점을 보완할 수 있었다. 그리고 검출한 경계선 정보로 염색체의 구조를 영상에 따라 적응적으로 정의할 수 있기 때문에 유전 알고리즘을 적용하기가 용이했다.

정합비용함수를 영역기반 정합의 정합비용함수와 변위 평활성, 변위 순서성의 조합으로 정의하고 유전 알고리즘의 목적함수로 사용하여 진화를 통해 효율적인 정합이 되도록 했다. 제안한 방법에서 기존의 특징기반 정합보다 정확도가 향상되고, 영역기반 정합보다 경계선 부분의 변위가 개선되는 결과를 볼 수 있었다.

실험에서 기존의 다른 방법들과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.