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親愛なる友人 私は現在、半密度の視差マップを見つけるために、視差空間のごく一部のみを訪問する視差アルゴリズムに取り組んでいます。これは、通信シードの小さなセットから成長することによって機能します。しかし、その前に、matlab で標準的な領域成長アルゴリズムを実装して、それがどのように機能するかを理解しています。ベースライン成長アルゴリズムの最初のステップは、次のように述べています。

Require : 修正された画像 Il、Ir、初期対応シード S、画像類似度しきい値。S に属するすべてのシード s の類似度を計算します。

今、私はこのステップを理解できません。まず、2 つの修正された画像から初期シード ポイントを計算する方法を教えてください。matlabでSIFTアルゴリズムを使用する必要がありますか、それを行うためのより良い方法はありますか????また、領域成長ベースの視差計算アルゴリズムがどのように機能し、SADまたはSSDよりも優れているかどうかについて、誰かが私に考えを与えることができますか.

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修正された画像がある場合、視差を見つけることは、同じ水平線上の左右の画像のピクセル間のコストを計算することです。

画像内のいくつかの選択されたポイント (たとえば、高勾配または SIFT からの特徴ポイントを持つポイント) を取得し、それらを領域のルート/シードとして設定し、SAD/SSD などを使用して視差の範囲のコストを計算できます。あなたが好む費用関数。

次に、ルートに最適なディスパリティを取得し、それをネイバーに割り当てます。そのコストが事前定義されたしきい値よりも低い場合は、それをリージョンに追加します。それ以外の場合は、次のネイバーに移動します。これ以上ポイントを追加できなくなったら、領域の拡大は終了です。

これはプロセスの詳細な例です: http://arxiv.org/pdf/0812.1340.pdf

于 2015-04-23T19:11:15.603 に答える