在判断某个像素和另一幅图像上的一个像素是否匹配时,根据同时考虑匹配情况的周围像素范围是局部的还是全局的,传统立体匹配方法又可分为局部立体匹配方法和全局立体匹配方法,它们有着各自的优点和不足。 深度学习立体匹配方法。随着近几年可用训练数据集的增加和计算机性能的提升,基于训练学习的深度学习立体匹配方法得到迅...
基于图割的全局立体匹配算法通过将全局能量函数最小值转化为图的最小割问题,采用最小割算法找到一条最优视差割,利用最大流求解最小割得到匹配视差值。Kolmogorov利用图割算法进行优化的能量函数进行正则性,将能量函数转换成适合用图割算法求解的形式,得到效果更好的视差图,实现全局最优,但计算复杂度高,算法比较耗时。
这个局部范围往往是一个矩形的窗口(比如3x3、5x5)。由于视差和深度某种程度上其实是等价的( ,Z为视深度,diff为视差),所以视差连续性背后表达的是空间中目标表面离相机的距离的连续性,如果目标是在连续的表面影像上成像的,则成像范围内视差也是连续的;而如果目标有前景和背景在影像上成像,则前景和背景的交界处,在...
半全局算法试图在局部算法的效率和全局算法的准确性之间取得平衡。 2.3.1SGM(Semi-Global Matching) 原理:在多个(通常是8或16个)方向上进行一维的路径代价聚合,然后将这些路径的代价进行加和。SGM 通过在多个方向上累积代价来考虑全局信息,从而选择具有最小聚合代价的视差值。 代价聚合:C(p, d) = D(p, d) +...
而通过校正后的一对图像获取到视差图的过程,叫做立体匹配,它有点像玩连连看的游戏:给计算机一对输入图像,指定左图上的某个点,要求算法在右图上找到它对应的投影点,然后将两个点的横坐标相减得到该点的视差。 今天我就来好好聊聊立体匹配。我最喜欢的关于立体匹配算法的基础教学课件是意大利Bologna大学的Stefano Matt...
基于深度学习的立体匹配算法主要使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为核心模型,通过训练得到二者视差差异下的匹配结果。其中,CNN模型能够通过局部和全局特征学习获得场景的高维度特征,从而实现立体匹配结果的生成。 在具体实现中,基于深度学习的立体匹配算法需要针对不同的问题选择不同的模型。例如,对于低...
由电子科技大学用国产深度学习框架旷视天元MegEngine开发的双目视觉立体匹配算法CREStereo ( CREStereo: Cascaded REcurrent Stereo matching network),CREStereo立体匹配算法是一种基于级联循环网络的立体匹配算法,旨在通过使用上下文推理来更好地理解场景中不同物体和表面之间的关系,从而提高立体匹配的准确性和效率。这使得网...
看起来,该算法走的是我在文章70. 三维重建5-立体匹配1,立体匹配算法总体理解中提到的全局法的路子,来求取视差图,并且不用做代价聚合。 有趣的是,虽然我们认为这个过程是全局优化的路子,但上面的操作却是对一个一个像素单独进行的,所以作者将这个方法分类为了局部法。这里由于潜在的平面数量几乎是无限多的,所以我...
在深度学习框架下,MC-CNN和GC-Net方法使用特征拼接成本体(Cost Volume)来进行视差匹配,而不是使用距离指。作者采用SPP特征,通过在每个视差水平上将左特征图与其对应的右特征图进行连接,形成一个代价体积,最终得到一个4D体积(高×宽×视差×特征大小)。该成本体为一个四维张量,包含了图像中不同空间位置和视差之间的...
由电子科技大学用国产深度学习框架旷视天元MegEngine开发的双目视觉立体匹配算法CREStereo ( CREStereo: Cascaded REcurrent Stereo matching network),CREStereo立体匹配算法是一种基于级联循环网络的立体匹配算法,旨在通过使用上下文推理来更好地理解场景中不同物体和表面之间的关系,从而提高立体匹配的准确性和效率。这使得网...