스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

Stereo matching is one of the most active research areas in computer vision. In this paper, we propose a stereo matching scheme using genetic algorithm for object depth recognition. The proposed approach considers the matching environment as an optimization problem and finds the optimal solution by using an evolutionary strategy. Accordingly, genetic operators are adapted for the circumstances of stereo matching. An individual is a disparity set. Horizontal pixel line of image is considered as a chromosome. A cost function is composed of certain constraints which are commonly used in stereo matching. Since the cost function consists of intensity, similarity and disparity smoothness, the matching process is considered at the same time in each generation. The LoG(Laplacian of Gaussian) edge is extracted and used in the determination of the chromosome. We validate our approach with experimental results on stereo images.

• 홍석근 | Hong, Seok-Keun
• 조석제 | Cho, Seok-Je