도 5 a 는 수개 의 물체 들 을 포함 하 는 장면 의 평면도 이 다 . 다시 , 이미지 캡쳐 디바이스 ( 301 a 및 301 b ) 는 각각 이미지 들 ( 501 a 및 501 b ) 을 획득 하 기 위하 여 사용 될 수 도 있 다 . 물체 들 ( 502 - 504 ) 은 장면 내 에서 다양 한 깊이 들 에 위치 된다 . 결과 적 으로 , 이미지 ( 501 a 및 501 b ) 에서 물체 포지션 들 간 의 디스 패리티 가 관찰 될 것 이 다 . 도 5 b 는 어떤 디스 패리티 크기 ( magnitude ) 및 방향 들 이 그것 들 이 일어나 는 픽셀 포지션 들 에 표시 된 이미지 ( 501 a ) 를 도시 한다 . 예 를 들 면 , 복수 의 양 의 디스 패리티 ( 510 ) 는 먼 물체 ( 504 ) 에 대해 출현 하 고 복수 의 음 의 디스 패리티 ( 511 ) 는 더 가까운 물체 ( 502 ) 에 대해 나타난다 . 도 4 의 그래프 를 참조 하 면 , 자동 화 된 시스템 이 각 디스 패리티 와 연관 된 깊이 를 결정 할 수 도 있 다 . 예 를 들 면 , 도 6 에 도시 된 바 처럼 같 은 크기 의 디스 패리티 는 누적 되 고 플롯 되 어 디스 패리티 히스토그램 ( 601 ) 을 형성 한다 . 대응 하 는 깊이 들 ( 602 ) 은 깊이 히스토그램 ( 602 ) 을 생성 하 기 위하 여 센서 들 의 관계 로부터 도출 될 수 도 있 다 . 깊이 히스토그램 ( 602 ) 은 표시 된 깊이 에서 각 최대치 의 영역 에서 하나 이상 의 물체 들 의 존재 를 시사 한다 .