본 논문에서는 동적계획법과 계층적 변이추적을 이용한 새로운 스테레오 정합 알고리즘을 제안
한다. 기존 동적계획법을 이용한 정합 알고리즘에서는 밝기 변화가 적거나 폐색영역과 같은 정합 화소
의 부재 등으로 인하여 정합 오류를 동반하므로 생성된 변이 맵을 신뢰할 수 없는 문제를 갖는다. 그러
므로 제안한 방법에서는 계층간의 변이 추적기법을 도입하여 이러한 정합 오류를 복원할 수 있도록 알
고리즘을 구성하였다. 입력된 스테레오 영상을 부 표본화를 통해 계층화 하고 동적계획법을 이용하여
생성된 각 계층의 변이 맵으로부터 계층사이의 변이 이동오차와 밝기에 기반한 정합오차를 계산하여
정합 오류를 줄임으로써 보다 정확한 변이를 선택하도록 하였다. 실험 결과에서 보듯이 밝기 변화가
적은 영역과 폐색영역 등에서 기존의 동적계획법방법 보다 개선된 성능을 보였다.

In this paper, a stereo matching algorithm using hierarchic disparity tracing with
dynamic programming is presented. Existing matching algorithms using dynamic programing have weak points at especially low intensity changes and occlusion regions as well, so that the produced disparity map can not be trusted because it should accompany with some matching errors. Therefore, in order to restore these matching errors, the presented algorithm is designed by introducing the disparity tracing scheme between hierarchy of pyramid maps in the proposed
method. After sub-sampling of the inputted stereo pair and pre-matching with dynamic
programming at each hierarchy of pyramid, the disparity transfer differences between the matching results at each hierarchical layer and the intensity differences of the matching are calculated and the two differences are simultaneously considered. Thus, a disparity, that reduces both the disparity transfer differences and the intensity ones at the mass hierarchy, is selected as the correct disparity in the proposed algorithm. Experimental results showed that the proposed algorithm has more performance improvements than conventional dynamic programings especially at occlusion and low intensity change regions.

Abstract
 1. 서 론
 2. 제안한 스테레오 정합 기법
 3. 실험 및 고찰
 4. 결론
 참고 문헌

• 이행석(금오공과 대학교 컴퓨터 공학과) | Le Heng Suk
• 박양우(경운 대학교 컴퓨터 공학부) | Park Yang Woo
• 한규필(금오공과 대학교 컴퓨터 공학과) | Han Kyu Phil