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This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
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/ / http://www.middlebury.edu/stereo
C. Geogoulas / 2008 / Real-time disparity map computation module / Microprocessors and Microsystems 32 (3) : 159 ~ 170
D. M. Tsai / 2003 / Fast normalized cross correlation for defect detection / Pattern Recognition Letters 24 (15) : 2625 ~ 2631
D. Scharstein / 2002 / A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms / International Journal of Computer Vision 47 : 7 ~ 42
L. Di Stefano / 2003 / A sufficient condition based on the Cauchy-Schwarz inequality for efficient template matching / Proc. of the 2003 International Conference on Image Processi
D. M. Tsai / 2003 / Fast normalized cross correlation for defect detection / Pattern Recognition Letters 24 (15) : 2625 ~ 2631
D. Scharstein / 2002 / A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms / International Journal of Computer Vision 47 : 7 ~ 42
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