A Study on Robustness Enhancement of SGBM through Rule-Based Monocular Depth Fusion
Abstract
Semi-Global Block Matching(SGBM)은 다경로 비용 누적으로 높은 시차 정확도와 세부구조 보존 능력을 지닌 스테레오 정합 알고리즘이다. SGBM은 절대 깊이를 정밀하게 추정 할 수 있으나, 폐색이나 텍스처 부족 등 비이상적인 장면에서는 결측 영역(hole)이 발생하는 한계가 있다. 본 논문은 SGBM의 결측 영역에 전역적 스케일 정렬과 통계적 필터링을 거친 단안 깊이 정보를 활용하여 선택적으로 보완하는 규칙 기반 융합 기법을 제안한다. 제안 기법은 SGBM의 유효 영역 정밀도를 유지하면서 결측 영역의 RMSE를 개선하였으며, 시차 맵의 완전성과 신뢰도를 동시에 향상시켰다.
Fields of Study & Subjects
Advanced Vision and Imaging
Robotics and Sensor-Based Localization
Satellite Image Processing and Photogrammetry
Publication details
- Journal / source
- Journal of Korean institute of intelligent systems
- Volume
- 36
- Issue
- 1
- Pages
- 1–6
- Publication date
- 28 February 2026
- Language
- EN