基于代价体稀疏视差传播的双目立体匹配
计算机视觉与模式识别
2022-01-31 v1
摘要
立体匹配对双目立体视觉至关重要。现有方法主要关注简单的视差图融合以改进立体匹配，这需要多个稠密或稀疏视差图。在本文中，我们提出一种简单而新颖的方案，称为特征视差传播，基于匹配代价体和稀疏匹配特征点来改进通用立体匹配。具体而言，我们的方案首先通过局部特征匹配计算可靠的稀疏视差图，然后在匹配代价域中将可靠视差传播到邻域像素以细化视差图。此外，考虑局部视差区域的梯度和多尺度信息，我们提出一种基于著名 AD-Census 的 -Census 代价度量，其即使在没有代价聚合步骤的情况下也保证代价体的鲁棒性。在 Middlebury 立体基准 V3 上的大量实验表明，我们的方案取得了与最先进方法相媲美的有前景性能。
引用
@article{arxiv.2201.11937,
title = {Stereo Matching with Cost Volume based Sparse Disparity Propagation},
author = {Wei Xue and Xiaojiang Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11937},
year = {2022}
}