基于立体视觉的快速分层深度图计算
计算机视觉与模式识别
2019-01-29 v1
摘要
基于块匹配立体视差的深度估计通常用于计算能力受限的应用中。然而，对简单立体方法的研究少于基于能量的方法，后者有望提供更好质量的深度图且具有更大的未来改进潜力。半全局匹配(SGM)方法性能良好且易于实现，但由于其在完整视差空间图像上运算，存在内存占用极高的问题。另一方面，块匹配立体所需内存少得多。本文中，我们引入一种新颖的多尺度分层块匹配方法，采用深度与代价函数的金字塔变体，在保持低内存占用的同时大幅改进标准块匹配立体技术的结果，并进一步降低标准块匹配的复杂度。我们在Middlebury立体基准上测试了新的多块匹配方案。对于Middlebury基准，我们得到的结果仅略差于最先进的SGM实现。
引用
@article{arxiv.1901.09593,
title = {Fast Hierarchical Depth Map Computation from Stereo},
author = {Vinay Kaushik and Brejesh Lall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.09593},
year = {2019}
}
备注
Submitted to International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2018