基于视觉敏感信息的立体匹配
计算机视觉与模式识别
2021-05-25 v1
摘要
计算机视觉领域是众多学者讨论最多的课题之一，而立体匹配是其最重要的子领域之一。将视差图转换为深度图后，可应用于许多智能领域。本文利用 Middlebury 数据集中的标准图像，提出了一种基于视觉敏感信息的立体匹配算法。针对传统立体匹配算法在代价窗口方面的局限性，提出了一种基于动态窗口的代价聚合算法，并利用左右一致性检测对视差图像进行优化，以进一步降低误匹配率。实验结果表明，所提算法能有效增强图像的立体匹配效果，与经典的 census 算法相比在精度上有显著提升。所提模型的代码、数据集与实验结果可在 https://github.com/WangHewei16/Stereo-Matching 获取。
引用
@article{arxiv.2105.10831,
title = {Stereo Matching Based on Visual Sensitive Information},
author = {Hewei Wang and Muhammad Salman Pathan and Soumyabrata Dev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.10831},
year = {2021}
}
备注
Published in 6th IEEE International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC), 2021