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J-GLOBAL ID：202402278442927157   整理番号：24A1253881

特徴マッチングによって制約されたSGMに基づく立体画像高密度マッチング【JST機械翻訳】

Stereo Image Dense Matching Based on SGM Constrained by Feature Matching

著者 (6件)： Ma Tao (Institute of Computer Application China Academy of Engineering Physics,Mianyang,China) ,  Zhu Hangbiao (Institute of Computer Application China Academy of Engineering Physics,Mianyang,China) ,  Huang Weijian (Institute of Computer Application China Academy of Engineering Physics,Mianyang,China) ,  An Pei (School of Electrical and Information Engineering Wuhan Institute of Technology,Wuhan,China) ,  Wang Chun (Institute of Computer Application China Academy of Engineering Physics,Mianyang,China) ,  Yu Kun (National Key Laboratory of Science and Technology on Electromagnetic Energy Naval University of Engineering,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2023  号： ICCC  ページ： 1911-1915  発行年： 2023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： 高密度画像マッチングは,立体視とリモートセンシングにおいて重要な役割を果たす。セミグローバルマッチング(SGM)は広く使われている高密度画像マッチングフレームワークであり,グローバルエネルギー関数を最適化するために動的計画法計算戦略を用いた。SGMには,経路に沿った間違った視差累積の問題がある。この問題を解決するために,この論文は特徴マッチングとSGMに基づく新しい高密度画像マッチング法を提案する。最初に,特徴マッチングを用いて,信頼できる基準点を抽出した。そして次に,基準点を,経路に沿って届く間違った視差を切り離すために,マッチングコスト集約における追加制約条件として使用する。本手法を評価するために,3つのステレオ画像対に対して定性的及び定量的実験を行った。実験結果は,著者らの方式が効果的に誤差伝搬を減らすことによって高いマッチング精度を達成できることを示した。Copyright 2024 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  動的計画法 ,  基準点 ,  視差 ,  リモートセンシング ,  *立体画像 ,  立体視 ,  誤差伝搬 ,  高密度 ,  改変
準シソーラス用語： エネルギー関数 ,  画像マッチング ,  *特徴マッチング , 【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)： 特徴マッチング ,  制約 ,  立体画像 ,  高密度 ,  マッチング