I detta dokument föreslås en ny metod för stereomatchning som bygger på bildfunktioner för att producera en tät skillnadskarta genom två olika expansionsfaser. Det kan hitta tätare punktkorrespondenser än de befintliga fröodlingsalgoritmer, och det har en bra prestanda i korta och breda baslinjesituationer. Denna metod antar att alla pixelkoordinater i varje bildsegment som motsvarar en 3D-yta var för sig uppfyller projektiv geometri av 1D i horisontell axel. För det första används en toppmodern metod för funktionsmatchning för att få glesa stödpunkter och en bildsegmenteringsbaserad tidigare används för att hjälpa den första regionen att sprida sig. För det andra, det första steget expansion är att hitta mer särdrag korrespondenser i den enhetliga regionen via inledande stödpunkter, som bygger på den invarianta korsförhållandet i 1D projektiv omvandling. För att hitta tillräckligt med punktkorrespondenser använder vi en vanlig fröodlingsalgoritm som en andrastegsutbyggnad och producerar en kvasi-densiv skillnadskarta. Slutligen används två olika metoder för att få tät skillnad karta från kvasi-dense pixel korrespondenser. Experimentella resultat visar hur effektiv vår metod är.
REF implementerade funktionsbaserad matchning genom två olika expansionsfaser.
Feature Based Stereo Matching Using Two-Step Expansion
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}