该算法的主要思想是对每一个像素计算一个独立的最优3D视差空间平面,如果该像素位于一个曲面上,那么该平面代表曲面在该像素点处的切面,在这个基础上,用于匹配的支撑窗口就是not fronto-parallel support window,简称slanted support window。
该算法的主要思想是对每一个像素计算一个独立的最优3D视差空间平面,如果该像素位于一个曲面上,那么该平面代表曲面在该像素点处的切面,在这个基础上,用于匹配的支撑窗口就是not fronto-parallel support window,简称slanted support window。
通过可微分的双线性插值,我们获得了在视角i中和第j个深度假设(每个像素都不一样)的扭曲的源图像特征图,F_i(p_{i,j}) 匹配代价计算:对于多视图立体几何,这个步骤必须将来自任意数量的source views的信息聚合到对于每个像素p以及每个深度假设d_j的单一代价。为此,我们通过group-wise 相关性计算每个深度假设的代价...
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PatchMatch与ADCensus等算法不一样的地方的地方在于,视差的计算不是直接进行的,而是通过平面参数计算而来的——立体匹配的过程不是在一维的水平极线上进行搜索得到视差值,而是在3D空间中搜索最佳平面,再通过平面参数反算出视差。这意味着在匹配过程中就可以得到亚像素精度的视差值和正确的平面。比如下图就能明显看出这种...
本文对立体匹配算法:Patch Match Stereo实用进行了教程详解。 作者丨3D视觉开发者社区 01 简介 我们知道,现有立体匹配算法一般被分类为局部算法、全局算法和半全局算法,其中局部算法和半全局算法是应用最为广泛。在局部算法中,一个最简单的做法就是采用某种像素相似性度量,比如像素灰度差的绝对值AD,给定左图中的一个...
PatchMatch与ADCensus等算法不一样的地方的地方在于,视差的计算不是直接进行的,而是通过平面参数计算而来的——立体匹配的过程不是在一维的水平极线上进行搜索得到视差值,而是在3D空间中搜索最佳平面,再通过平面参数反算出视差。这意味着在匹配过程中就可以得到亚像素精度的视差值和正确的平面。比如下图就能明显看出这种...
一个更好的做法是不直接匹配单个像素,而是匹配像素点所在的区域,这个区域叫做支撑窗口(support window),支撑窗口的尺寸可以是固定的,也可以是自适应变化的。如下式所示,由于支撑窗口内的像素提供了更多的信息,因此可以有效降低匹配歧义。 然而使用支撑窗口的做法是存在问题的,实际上它隐性的遵从了一个假定,即窗口内的...
本文对立体匹配算法:Patch Match Stereo实用进行了教程详解。 作者丨3D视觉开发者社区 01 简介 我们知道,现有立体匹配算法一般被分类为局部算法、全局算法和半全局算法,其中局部算法和半全局算法是应用最为广泛。在局部算法中,一个最简单的做法就是采用某种像素相似性度量,比如像素灰度差的绝对值AD,给定左图中的一个...
可以增强匹配代价在遮挡区域内的鲁棒性。 2.基于patch match的视差推理 有了以上的铺垫,现在最重要的问题就是如何通过最小化匹配代价来为每一个像素找到一个最优的3D视差平面。这个问题可以通过patch match来解决:首先对所有像素的视差平面进行随...