본 논문에서는 서로 다른 노출 시간 및 시점에서 취득한 스테레오 영상들을 이용해서 다이나믹 레인지(dynamic range)가 큰 환경에서 정확한 스테레오 정합 결과를 얻는 방법을 제안한다.
다이나믹 레인지가 큰 환경에서는 카메라 센서가 표현할 수 있는 밝기 값의 범위가 카메라로 들어오는 빛의 밝기 값의 범위보다 작기 때문에 너무 어둡거나 너무 밝은 픽셀과 같은 포화 픽셀(saturated pixel) 영역이 발생할 수 있다. 이런 포화 픽셀 영역들은 스테레오 정합에 필요한 정보를 거의 가지고 있지 않기 때문에 기존의 스테레오 정합 방법의 성능을 저하 시킬 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서, 서로 다른 노출 시간 및 시점에서 취득한 스테레오 영상들에서 얻어진 코스트 볼륨(cost volume)들을 밝기에 기반한 깊이 값의 신뢰도 가중치(depth confidence weight)를 고려하여 융합하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 코스트 볼륨을 최적화 하기 위해서 방향성을 가진 세미-글로벌(semi-global) 최적화 방법을 제안한다.
제안하는 방법의 실험 결과는 포화된 영역이 많은 스테레오 영상에 대해서 기존의 방법보다 더 정확한 결과를 생성하는 것을 보여준다.
