Применение масштабированной карты глубины для первой итерации вычисления цен сопоставления HMI

Александр Вячеславович Аргутин

Аннотация


В статье рассматривается алгоритм вычисления цен сопоставления на основе взаимной информации между пикселями стереоизображений. Во второй части приводится математическое выражение величины взаимной информации, основывающееся на величинах энтропии изображений. Далее описывается способ применения и оптимизации величины взаимной информации при вычислении карты диспаратностей. В параграфе «Особенности алгоритма» анализируются возможные условия работы алгоритма, а также ошибки в его работе и причины их появления.


Ключевые слова


стереозрение; взаимная информация; цена сопоставления; распределение вероятностей

Полный текст:

PDF

Литература


Scharstein, D. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two Algorithms / D. Scharstein, R. Szeliski // IJCV.

Hirshmuller, H. Evaluation of Cost Functions for Stereo Matching / H. Hirshmuller // CVPR. 2007. – 17–2(6). – P. 1–8.

Birchfield, S. Depth Discontinuities by Pixel-to-pixel Stereo / S. Birchfield, C. Tomasi // IJCV. – 1999. – 35(3) – P. 1–25.

Egnal, G. Mutual Information as a Stereo Correspondence Measure / G. Egnal // CIS Technical Reports. – 2009. – 18(2). – P. 124–132.

Viola, P. Alignment by maximization of mutual information / P. Viola, W. M. Wells // IJCV, 24(2). – 1997. – P. 137–154.

Kim, J. Visual Correspondence Using Energy Minimization and Mutual Information / J. Kim, V. Kolmogorov, R. Zabih // ICCV. – Vol. 2. – 2003. – P. 1033–1040.

Hirschmuller, H. Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information // CVPR. – 2005. – 20–26(6). – Vol. 2. – P. 807–814.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.