在原始的扫描线优化方法中,一共是8个方向。而ADCensus为了提高计算速度,只采用了其中的0、1、2、3这几个水平和垂直的扫描线: 通过这一步,能得到更加准确的视差图,如下图所示。相比上面代价聚合后的结果,这里明显噪声小了很多: 3.4 视差后处理 接下来就是视差后处理了,这里是我觉得这个算法的可圈可点之处。
AD-Census是一个将局部算法和半全局算法相结合的算法,它包含四个步骤:1 初始代价计算、2 代价聚合、3 扫描线优化、4视差优化。本篇的内容是扫描线优化部分。 如果了解另外一个立体匹配经典算法:SemiGlobalMatching,对扫描线优化肯定是不陌生的,大家可以重温下我前面的博客: 李迎松:【算法理论】经典SGM:(3)代价聚合...
比如,在文章开篇我们看到的OAK Camera的流程,通过官方的流程图可以看出跟原版ADCensus很相似,用了Census特征,扫描线优化,左右一致性检测后的插值,还增加了更多的滤波器。似乎裁减掉了区域投票、边缘调整等步骤: 从效果上看,OAK Camera仅通过单通道的双目图像,就已经能实时得到不错的结果,这进一步证明了类ADCensus算法...
比如,在文章开篇我们看到的OAK Camera的流程,通过官方的流程图可以看出跟原版ADCensus很相似,用了Census特征,扫描线优化,左右一致性检测后的插值,还增加了更多的滤波器。似乎裁减掉了区域投票、边缘调整等步骤: 从效果上看,OAK Camera仅通过单通道的双目图像,就已经能实时得到不错的结果,这进一步证明了类ADCensus算法...
1 ADCensus算法优点；基于GPU下的ADCensus立体匹配算法兼顾匹配速度和精度；根据Scharstein 和Szeliski提出的理论算法分为以下四个步骤：代价计算(cost initialization)：绝对差AD+Census变换算法代价聚合(cost aggregation)：动态十字交叉域视差优化(disparity computation)：扫描线视差优化后处理(refinement)：多步后处理操作...
AD-Census是一个将局部算法和半全局算法相结合的算法,它包含四个步骤: 1. 初始代价计算 2. 代价聚合 3. 扫描线优化 4. 视差优化 示例运行 cargo run --example example --release 结果 源图视差图 引用 理论说明 代价计算 十字交叉域代价聚合(Cross-based Cost Aggregation) 扫描线优化(Scanline Optimization...
究进行了详细综述.K o schan [4]对动态立体和主动立体、早期的遮挡和无纹理问题及实时立体视觉实现进行了总结与探讨.Scharstein [5]对由两帧图像产生稠密视差的立体匹配算法进行了详细分类和评价,提出现有立体匹配算法一般由4个相对独立的模块组成:匹配代价计算、代价/支持聚合、视差计算/最优化以及视差校正,认为当前...
AD-Census是一个将局部算法和半全局算法相结合的算法,它包含四个步骤:1 初始代价计算、2 代价聚合、3 扫描线优化、4 视差优化。本篇的内容是最后一个步骤:多步骤视差优化。 视差优化是基本上是立体匹配必备步骤,各家的立体匹配算法都会带上这一步,主要目的是剔除错误视差、提高视差精度,以及填充视差图。AD-Census...
从结果可以看到,右上角的弱纹理区、下方的视差非连续区,AD-Census的视差结果都得到了明显改善。 本篇代价聚合的内容就介绍到这里,这部分是AD-Census的核心内容,作者对原始的CBCA法进行了改进,使弱纹理区域和视差非连续区域的视差估计更加准确(有实验为证)。 下一篇带给大家的是AD-Census的第三步:扫描线优化(Scan...
AD-Census是一个将局部算法和半全局算法相结合的算法,它包含四个步骤:1 初始代价计算、2 代价聚合、3 扫描线优化、4 视差优化。本篇的内容是初始代价计算部分。 从AD-Census这个名字,我们就可以猜想它的代价计算方式应该是结合了AD法和Census法,AD大家应该不会陌生,即Absolute Differences,亮度或颜色差的绝对值,AD...