Estimation of Disparity Map having Reliability to Changes of Radiometric

Radiometric 특성 변화에 신뢰성을 가지는 Disparity Map 예측

The aim of the estimation of disparity map is to find the corresponding pixels from similar two or more images. However, it is a difficult problem to get precise and consistent disparity under a variety of real world situations. In other words, the color values of stereo images are easily influenced by radiometric properties such as illumination direction, illumination color, and camera exposure. Therefore, conventional stereo matching methods can have low performances under radiometric conditions. In this paper, we propose an approaching of disparity map estimation that is reliable in controlling various radiometric variations close to the real environment. This method is motivated by following constancy. Even though each other has different radiometric property in stereo images, intensity of pixels of object have general constancy in specific block. Experimental results show that the proposed method has better performances compared to the comparison group under different radiometric conditions between stereo images. Consequentially, the proposed method is able to estimate the disparity map in stable under various radiometric variations.

Disparity Map 예측의 목적은 유사한 두개 또는 그 이상의 이미지들에서 서로 대응하는 픽셀을 찾는 데 있다. 하지만 실제 환경에서 정확하고 일정한 Disparity를 획득하는 것은 어려운 문제이다. 즉, 스테레오 이미지의 Intensity 정보는 조명 방향, 조명 색상, 카메라 노출과 같은 Radiometric 특성에 쉽게 영향을 받을 수 있다. 따라서 기존의 일반적인 Disparity Map 예측 방법은 Radiometric 조건에서 좋은 결과를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 실제 환경에 근접한 Radiometric 변화에서 신뢰성을 가지는 Disparity Map 예측 방법을 제안한다. 스테레오 이미지에서 하나의 이미지가 다른 Radiometric 특성을 가지더라도 객체의 일정 블록 구간 내 픽셀의 Intensity가 일정성(Constancy)를 가진다는 것에 착안한다. 실험결과, 제안하는 방법이 Radiometric 조건에서 검증적인 대조군보다 정확한 Disparity Map을 보여준다. 결과적으로, 본 기술은 Radiometric 조건의 변화에서 안정적으로 Disparity Map을 예측한다.