Анализ быстродействия и вычислительной сложности алгоритмов 3D-реконструкции с точки зрения их применимости на процессорах с низким энергопотреблением

Александр Вячеславович Аргутин

Аннотация


Рассматриваются алгоритмы 3D-реконструкции и их применимость для решения задач компьютерного зрения на процессорах с низким энергопотреблением. Проведенный анализ быстродействия и вычислительной сложности алгоритмов позволяет определить их преимущества и сделать оптимальный выбор в зависимости от условий их реализации.


Ключевые слова


компьютерное зрение; 3D-реконструкция; алгоритмы

Полный текст:

PDF

Литература


The Middlebury Stereo Vision Page, an evaluation of dense two-frame stereo algorithms. – http://vision.middlebury.edu/stereo/eval/.

Hirschmüller, H. Evaluation of Stereo Matching Costs on Images with Radiometric Differences / H. Hirschmüller, D. Scharstein // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. – 2008. – V. 31, № 9. – P. 1582–1599.

Hirschmüller, H., Evaluation of Cost Functions for Stereo Matching / H. Hirschmüller, D. Scharstein // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2007. – V. 1. – P. 1–8.

Hirschmüller, H., Accurate and Effcient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information / H. Hirschmüller // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2005. – V. 2. – P. 807–814.

Cevahir, C. Efficient Edge-Preserving Stereo Matching / C. Cevahir, A.A. Alatan // IEEE International Conference on Computer Vision Workshops ICCV 2011 Workshops, Barcelona, Spain, November 6–13, 2011. – 2011. – P. 696–699.

Optimized abs function. – http://www.strchr.com/optimized_abs_function

Ambrosch, K. Accurate hardware-based stereo vision / K. Ambrosch, W. Kubinger // Computer Vision and Image Understanding. – 2010. – V. 114, № 11. – P. 1303–1316.

Baik, Y.K., Fast Census Transform-based Stereo Algorithm using SSE2 / Y.K. Baik, J.H. Jo, K.M. Lee // The 12th Korea Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, Seoul National University Computer Vision Lab., Seoul, Feb. – 2006. – 2006. – P. 305–309.

Блейхут, Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки / Р. Блейхут. – М.: Изд-во «Мир», 1986. – 576 с.

The popcount algorithm. – http://wiki.cs.pdx.edu/forge/popcount.html

Birchfield, S. A pixel dissimilarity measure that is insensitive to image sampling / S. Birchfield, C. Tomasi // TPAMI. – 1998. – V. 20, № 4. – P. 401–406.

Zabih, R. Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence / R. Zabih, W. John // Third European Conference on Computer Vision, Stockholm, Sweden, May 1994. – 1994. – P. 151–158.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.