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J-GLOBAL ID：201702249554296074   整理番号：17A1034320

強化された分割利点を持つステレオマッチングのためのセグメントツリーに基づくコスト凝集【Powered by NICT】

Segment-tree based cost aggregation for stereo matching with enhanced segmentation advantage

著者 (7件)： Yao Peng (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China) ,  Zhang Hua (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China) ,  Xue Yanbing (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China) ,  Zhou Mian (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China) ,  Xu Guangping (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China) ,  Gao Zan (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China) ,  Chen Shengyong (Key Laboratory of Computer Vision and System (Ministry of Education), Tianjin University of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 2027-2031  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ステレオマッチングのためのセグメントツリー(ST)をベースにしたコスト凝集アルゴリズムは非局所コスト凝集フレームワークを用いたセグメンテーションの情報を統合することに成功した。セグメンテーション戦略により生成される木構造はこの種のアルゴリズムのための最終結果を直接決定する。しかし,元の戦略は,その粗い性能のために不合理な実行と視差一貫性仮定を満たすために無視している。これらの弱点を改善するために,我々は,ロバストな初期過剰セグメンテーションによる増強されたセグメンテーション利点とより忠実なSTを構築するための新しいセグメンテーションアルゴリズムを提案した。はこの新しいST構造に及ぼす非局所コスト凝集フレームワークを実装し,改良された視差マップを得た。全31Middleburyステレオペアの性能評価は,提案したアルゴリズムが他の五つの最新の凝集に基づくアルゴリズムよりも優れており,時間効率を保持していることを示した。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： セグメンテーション ,  *ステレオマッチング ,  木構造 ,  性能評価 ,  *凝集 ,  視差 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 視差画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化 ,  利点 ,  ステレオマッチング ,  セグメント ,  凝集