Semi-Global Matching (SGM) är en allmänt använd teknik för tät bildmatchning som är populär på grund av dess noggrannhet och hastighet. Även om det fungerar bra för texturerade scener, kan det misslyckas på sneda ytor särskilt i bred baslinje konfigurationer på grund av den så kallade fronto-parallell fördomar. I detta dokument föreslår vi en förlängning av SGM som använder bildförvrängning för att minska frontoparallellfördomar i datatermen, baserat på uppskattning av dominerande sneda plan. De senare används också som ytbehandlare för att förbättra släthetsbegreppet. Vår föreslagna metod beräknar skillnadskartor för varje dominerande snedplan och säkrar dem för att få den slutliga skillnadskartan. Vi har kvantitativt utvärderat vår strategi outperperforming SGM och SGM-P på syntetiska data och visa sin potential på verkliga data genom kvalitativa resultat. På detta sätt understryker vi behovet av att ta itu med frontoparallellfördomarna i synnerhet för breda baslinjekonfigurationer både i datatermen och den smidiga termen SGM.
SGM presterar alltså bra för texturerade scener och antennfall, men det misslyckas ofta på sneda ytor och breda baslinjekonfigurationer som vanligen används i markbaserade applikationer REF.
REDUCTION OF THE FRONTO-PARALLEL BIAS FOR WIDE-BASELINE SEMI-GLOBAL MATCHING
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}