아웃포커스 어플리케이션을 위한 스테레오 정합 방법

초록

핸드폰 카메라가 보급화 됨에 따라 누구나 쉽게 사진을 촬영할 수 있게 되었다. 이에 따라 아웃포커스 영상과 같이 매력적인 사진을 촬영하기를 원하는 사람들이 증가하였다. 그러나 핸드폰 카메라는 이미지 센서가 작아 피사계심도를 얕게 만들기 어려워 효과적인 아웃포커스 영상을 촬영할 수 없다. 최근 에는 스마트폰이 보급화 됨에 따라 사진 촬영 후에 쉽게 사진을 보정할 수 있게 되었고, 이 점을 이용하여 3차원 거리 정보를 통해 인공적으로 아웃포커스 영상을 생성하려는 방법이 연구되고 있다. 이 때, 3차원 거리정보를 얻는 방법으로 야외에서도 사용 가능한 스테레오 매칭이 많은 주목을 받고 있다. 고품질의 아웃포커스 영상을 얻기 위해서는 시차지도의 윤곽이 보정하고자하는 RGB 영상의 윤곽과 일치해야한다. 그러나 현재 개발된 많은 스테레오 매칭 알고리즘들은 윤곽이 부정확한 시차지도를 생성한다. 본 논문은 아웃포커스 어플리케이션에 효과적인 시차지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 RGB 영상의 에지 정보를 활용하여 높은 성능을 가진 AD-Census에 guided filter와 SDCF를 추가하여 보다 정확한 윤곽을 가지는 시차지도를 생성한다. 제안하는 방법의 성능평가를 위해 스테레오 매칭 알고리즘 평가에 주로 사용되는 Middlebury 영상을 사용하였다. 또한 윤곽 분석에 있어 중요한 평가 요소인 가려짐 영역의 정합 오차율을 비교하여 정량적인 성능 향상을 확인하였다.