Real-Time Depth Map Using Stereo Vision and Convolutional Filtering

자율주행 시스템에서는 주변 환경을 인식하기 위해 3차원 공간 정보가 필수적이다. LiDAR 기반 3D 매핑이 널리 활용되고 있으나, 높은 비용, 악천후에 대한 취약성, 차량 내 통합의 어려움 등 여러 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 카메라 기반 스테레오 비전만을 활용하여 실시간 깊이 맵을 생성하는 새로운 기법을 제안한다. 제안 기법은 객체 경계를 검출하고 배경과 연결된 비객체 영역을 제거한 뒤, 객체 중심 영역 내 프레임 요소를 직접 매칭하여 깊이를 계산하며, 합성곱 필터를 적용해 픽셀 고유성을 강화한다. 이러한 접근은 복잡한 연산이나 고가의 센서를 필요로 하지 않으면서도, 전통적 방법과 딥러닝 기반 방법 대비 뛰어난 실시간 성능을 달성한다. 따라서 본 연구의 기법은 저비용 · 고효율의 대안으로서 자율주행 차량 및 임베디드 비전 시스템에 적합한 의의를 지닌다.