PatchMatchStereo 스테레오 매칭 알고리즘에서 기울어진 평면 구현 시 평면 파라미터를 생성하는 데 무작위 함수를 사용하여 계산량이 많고 오차 매칭률이 높은 문제를 해결하기 위해 국소 일관성 제약 기반의 스테레오 매칭 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상 내 픽셀에 대해 희소 매칭을 수행하여 시차 신뢰도가 높은 지지점을 얻고, 다음으로 삼각분할을 이용해 영상 내 각 픽셀에 삼각 평면을 결정하고 평면 파라미터를 계산하여 해당 평면 내 점에 할당한다. 이후 반복 전파를 통해 각 픽셀에 대해 더 정확한 평면 파라미터를 찾아 국소 일관성 평행 창 모델을 구축한다. 마지막으로 평면 파라미터를 통해 시차 값을 계산하고 시차 후처리를 통해 시차를 최적화한다. 본 알고리즘은 Middlebury 평가 플랫폼 3판 표준 테스트 데이터셋에서 실험하였으며, 실험 결과 처리 후 평균 오차 매칭률은 PMS 알고리즘 대비 4.39% 감소하였고, 단일 영상에서 최대 15.42% 감소하였다. 본 알고리즘은 오차 매칭률을 낮추는 동시에 영상 처리 효율성을 향상시켜 다른 알고리즘에 비해 뛰어난 우수성을 보인다.

삼각분할;평행 창;반복 전파;영상 처리;국소 일관성