정확한 폐색 영역 탐지와 처리를 통한 변위 지도 개선 방법
Disparity Map Refinement Method via Accurate Occlusion Detection and Handling
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초록
스테레오 정합에서 폐색 영역의 발생은 해결해야할 어려운 문제이다. 본 논문에서는 폐색 영역을 고려하여 좀 더정확한 스테레오 정합 결과를 얻기 위한 새로운 변위 지도 개선 방법을 제안한다. 폐색 영역을 탐지하기 위해서 수정된 상수 공간 신뢰 확산 방법(CSBP: Constant-Space Belief Propagation)에 기초한 최적화 알고리즘을 사용하여초기 변위 지도를 얻는다. 제안하는 방법은 상수 공간 신뢰 확산 방법의 낮은 복잡도로 인한 이점을 갖는다. 초기 변위 지도는 폐색 영역 탐지를 위한 실마리를 제공한다. 이 실마리는 투영 제약 사항과 교차 검사 제약사항이다. 이들제약사항으로부터 폐색 영역 탐지를 위한 에너지 함수를 정의하고 에너지 최소화에 의해 최적화한다. 얻어진 폐색 영역 지도로부터 폐색 영역은 두가지로 분류가 되고 각각에 적절한 폐색 영역 처리 과정이 적용된다. 제안하는 폐색 영역의 처리 방법은 기본적으로 보이는 영역의 화소의 변위값을 폐색 영역의 화소로 확장시킨다. 실험 결과는 제안하는폐색 영역 탐지 방법에 의한 폐색 영역이 실제 폐색 영역과 거의 같음을 보이고 최종 변위 지도의 성능이 폐색 영역 탐지를 포함한 최신의 다른 스테레오 정합 알고리즘에 비해서 좋음을 보인다.
Abstract
In the stereo matching method for depth map estimation, occurrence of occlusion is one of the most challenging problems to solve. In this paper, we propose a new disparity map refinement method with occlusion handling to obtain a more accurate result of stereo matching. In order to detect the occlusion, we obtain an initial disparity map via optimization based on modified Constant-Space Belief Propagation (CSBP). The proposed method is advantageous due to its low complexity. The initial disparity map provides clues for occlusion detection. Examples of clues are the warping and cross check constraints. With such clues, the energy function for occlusion detection is defined and optimized by the energy minimization framework. Then. we classify occlusion into two types from the obtained occlusion map and apply a new occlusion handling process. The proposed occlusion handling process based on a potential energy function extends disparity values of the visible pixels to the occluded pixels. Experimental results show that the result of our occlusion detection is close to the ground truth and the generated disparity map has improved quality over other state-of-art methods with occlusion handling.
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