Как я могу вычислить карту плотного диспаратности из стереоизображений?

Question

Как я могу вычислить карту плотного диспаратности из стереоизображений?

Моя идея до сих пор заключалась в том, чтобы просмотреть все пиксели первого изображения и отсканировать второе изображение на предмет совпадений. Чтобы сравнить сходство двух пикселей, я вычислил квадратную разницу пикселей в небольшом окне вокруг них. Алгоритм работает относительно хорошо на синтетических изображениях, но не работает на изображениях, которые содержат отражения или имеют большие различия в интенсивности света. Какой подход я должен использовать, чтобы получить лучшие результаты?

Мастера обработки изображений, поделитесь пожалуйста своими знаниями.

Answer 1

Алгоритм стереосогласования Отто-Чау очень эффективен и сочетает в себе адаптивное сопоставление меток наименьших квадратов с точностью до субпикселя и область, растущую по сопоставленным изображениям:

Otto, G.P., Chau, T.K.W., 1989. Алгоритм "выращивания областей" для сопоставления изображений местности. Image Vision Computing, 7 (2), с. 83-94.

Это подход, основанный на области, поэтому он полагается в некоторой степени на разумное количество текстуры на изображениях. если у вас очень разреженные данные изображения, подход, основанный на особенностях, может работать лучше, возможно, дополненный адаптивным сопоставлением LS для точности. Подходы корреляции просты в реализации и могут быть быстрыми, но поскольку они не учитывают аффинную деформацию между изображениями, они часто не настолько надежны или точны, как методы ALS, которые используют схему Ньютона-Рафсона для минимизации ряда деформаций и Радиометрические параметры, чтобы получить действительно хорошее соответствие от изображения к изображению.

Answer 2

Популярный и эффективный способ вычисления расхождений включает в себя вырезание графиков. По сути, график создается из двух изображений, а затем вырезается таким образом, чтобы минимизировать энергию, возникающую в результате разрывов глубины в изображении. У Рамина Забиха в Корнелле много статей на эту тему:

http://www.cs.cornell.edu/~rdz/graphcuts.html

В качестве обзора я предлагаю "Быструю приближенную минимизацию энергии с помощью вырезок из графика".

Answer 3

Я нашел это описание метода вычисления плотной карты диспаратности, и если вы перейдете по ссылкам, вы можете получить PDF, описывающий их метод в деталях. К сожалению, мой опыт обработки изображений не включает стереоскопию, поэтому я не могу комментировать качество представленного алгоритма.

http://serdis.dis.ulpgc.es/~lalvarez/research/demos/StereoFlow/

Я проверю свои тексты на предмет наличия дополнительных материалов на эту тему.

Edit: Я просмотрел книги, которые у меня есть, и «Компьютерное зрение» Линды Дж. Шапиро и Джорджа С. Стокмана, где объясняется математика, лежащая в основе стереоскопии, на ~ 10 страницах, когда известны ориентация камеры и изображения, и указывает на раздел о корреляции, чтобы найти общие черты между стереоизображениями, но ничего при отображении различий.