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J-GLOBAL ID：202002264397913574   整理番号：20A0377301

ステレオマッチングのためのエッジ制約反復コスト集約法【JST・京大機械翻訳】

An Edge-constrained Iterative Cost Aggregation Method for Stereo Matching

著者 (2件)： Huo Guanying (Hohai University,Colloge of IOT Engineering,Changzhou,China) ,  Luo Ying (Hohai University,Colloge of IOT Engineering,Changzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ROBIO  ページ： 1783-1790  発行年： 2019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： 画像の低テクスチャまたは深さ不連続領域におけるステレオマッチングの精度を改善するために,エッジ制約反復コスト集約を用いた新しい方法を提案した。最初に,双方向拡散を前処理として用いて,マッチング方向における不整合性を減少させて,それは追跡マッチングをより信頼できるようにすることができた。第二に,色とエッジの両方を結合するマッチングコスト関数を採用し,次に最小スパンニング木(MST)に基づく二段階反復コスト攻撃を提案した。最初のコスト集約において,低テクスチャ領域で起こる小さな重みの蓄積を避けるために,係数調整による強化重み関数を提示した。そして,第2のコスト集約において,適切に近傍に重みを提供するために,エッジ制約を導入した。第2の凝集で用いられるエッジ情報は,最初のコスト集約で得られた視差マップからランダムフォレスト法により生成される。左-右一貫性検査とエピポーラ拘束は,両方とも誤った端部ポイントをさらに除去するために採用した。最後に,視差精密化を用いて視差マップを最適化した。提案した方法をMiddlebury V.2データセット上で実行した。実験結果は,提案した方法が,他の5つの最新の方法と比較して,より高いマッチング精度を達成できることを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視差 ,  不連続性 ,  *ステレオマッチング ,  前処理 ,  重み関数 ,  最適化 ,  不整合 ,  費用関数 ,  精密化
準シソーラス用語： 視差画像 , 【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 (5件)： ステレオマッチング ,  エッジ ,  制約 ,  反復 ,  集約