Using stereo vision sensor, the urban reconstruction is very important due to the various applications and humanoid robots. In this thesis, we propose a new stereo matching algorithm based on Texture-less Region Extraction using the Line Segments Merge and search for the most reliable pixels which have a correct disparity in the texture-less region.
This approach has two distinct features. First, it uses line segments to extract texture-less region in an urban image. Color segmentation based on the Mean-shift method has much computational loads and sensitivity to parameters. However the proposed algorithm has segmented urban images robustly and quickly. Second, it uses reliable pixels to estimate correct disparities in the texture-less region. Reliable pixels have a distinct correlation value in comparison with other pixels. As a result, we can assign correct disparity to the texture-less region without optimization procedure.
도시 환경의 3차원 지형형상 복원은 매우 중요하다. 우리가 살고 있는 지역이 수풀이 우거진 숲 속이나 사막 한가운데가 아닌 아스팔트 길이 있고 건물에 둘러 쌓인 도시 환경이기 때문에, 도시 환경을 복원하게 되면 여러 가지 분야에 이용할 수 있다. 또한 레이저 센서는 정확하다는 장점이 있지만 스테레오 비전 센서는 인간의 눈과 같은 기능을 하기 때문에 직관적일 뿐만 아니라 레이저 센서에 비해 다양하고 방대한 정보를 읽어드릴 수 있다. 따라서 미래의 출현할 휴머노이드 이동 로봇의 실시간을 필요로 하는 적용 분야에 직접적으로 이용할 수 있을 것이다.
스테레오 매칭은 기본적으로 영상의 특징점을 찾아 매칭점을 찾게 되는데 영상에는 특징점, 즉 재질이 없는 영역이 분명히 존재한다. 조밀한 스테레오 매칭은 이 문제를 반드시 해결해야 3차원 지형형상 복원이 가능하기 때문에 재질이 없는 영역의 변위 값을 찾는 문제는 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존의 방법들이 컬러에 기반한 평균값이동 알고리즘을 이용하여 영상을 영역 분할 하여 문제를 해결하려 했기 때문에 계산 량이 많고 로봇에 바로 적용하기에는 문제가 많았다. 따라서 본 논문에서는 도시 환경에서 재질이 없는 영역을 추출하고 신뢰도가 높은 변위 값을 이용하여 이동 로봇에 적용 가능한 실시간 알고리즘을 제안했다.
제안한 알고리즘은 실험에 사용한 시스템 내에서 5프레임(fps)의 속도를 얻었으며 재질이 없는 영역을 포함해서 영상의 모든 점에 대해서 변위 값을 정확히 얻을 수 있었다. 또한 라인 세그먼트의 병합을 통한 효과적인 재질이 없는 영역 추출 기법을 제안하였고 스테레오 매칭 정합 비용 계산을 GPU(Graphics processing unit)를 이용하여 병렬 처리해 수행 속도를 높였으며, 스테레오 매칭 결과 중에서 신뢰도가 높은 변위 값 추출을 통한 주변 변위 값 추정 기법을 제시했다.
