基于立体视觉由稀疏视差估计计算视差的混合算法
计算机视觉与模式识别
2020-01-22 v1
摘要
本文提出了一种通过结合基于块和基于区域的立体匹配现有方法来进行立体视差估计的新方法。我们的方法仅利用立体图像对中左图或右图共18%像素的视差测量值即可生成稠密视差图。其通过对图像像素的亮度值使用K-Means聚类的快速实现进行分割，然后通过形态学滤波和连通域分析细化这些分割边界，从而去除大量冗余边界像素。随后利用SAD代价函数确定边界的视差。最后，通过沿扫描线的视差传播并考虑邻域视差对不确定区域进行视差预测，由边界视差重建场景的完整视差图。在Middlebury立体视觉数据集上的实验结果表明，所提方法优于SAD和NCC等传统视差确定方法达30%，且与近期基于绝对差值(AD)代价函数的视差计算方法[1]相比提升了2.6%。
引用
@article{arxiv.2001.06967,
title = {A hybrid algorithm for disparity calculation from sparse disparity estimates based on stereo vision},
author = {Subhayan Mukherjee and Ram Mohana Reddy Guddeti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.06967},
year = {2020}
}
备注
2014 SPCOM