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J-GLOBAL ID：201702282365146691   整理番号：17A0826247

グラフ最適化による幾何学誘導マルチスケール奥行きマップ融合【Powered by NICT】

Geometry Guided Multi-Scale Depth Map Fusion via Graph Optimization

著者 (5件)： Wu Pengfei (Vision and Image Processing Laboratory, School of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Liu Yiguang (Vision and Image Processing Laboratory, School of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Ye Mao (Key Laboratory for NeuroInformation of Ministry of Education, Center for Robotics, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Xu Zhenyu (Vision and Image Processing Laboratory, School of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zheng Yunan (Vision and Image Processing Laboratory, School of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 3  ページ： 1315-1329  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深さ不連続およびテクスチャ無し領域では,多視点立体視により生成された深さマップを重雑音であるが,既存の奥行きマップ融合手法が明示的にそれを取り扱うことができない。問題を解決するために,二種の新規戦略を提案した1)より識別的融合法,形状一貫性に基づいて,一貫性を使った,部分的および大域的表面上で計算された表面形状の安定性,従来の手法とは異なり,可視性一貫性のみを用いて2)相互補完的情報として奥行きマップのピラミッドを融合するグラフ最適化法を異なるスケールで利用可能であり,既存のマルチスケール融合法とは異なっている。法は点のサンプリング規模と点の間の関係の両方を考慮し,グラフカットによる可解であることが証明される。実験結果は,伝統的な可視性コンシステンシーベース法と提案した方法の優れた性能を検証し,提案した方法はまた,いくつかの最先端法と比較した。さらに,提案した方法を比較して,すべての方法の中で最も高い完全性を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 立体視 ,  *グラフ ,  可視度 ,  完全性 ,  雑音 ,  *最適化 ,  角錐 ,  不連続性 ,  形態 ,  *幾何学 ,  表面形状 ,  *奥行きマップ ,  *改変
準シソーラス用語： グラフカット ,  テクスチャ ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： グラフ ,  最適化 ,  幾何学 ,  誘導 ,  マルチスケール ,  奥行きマップ ,  融合