Abstract-I detta dokument har vi föreslagit en ny metod för stereodifferentiering genom att kombinera de befintliga metoderna för blockbaserad och regionbaserad stereomatchning. Vår metod kan generera täta skillnader kartor från skillnader mätningar av endast 18% pixlar av antingen vänster eller höger bild av en stereo bildpar. Det fungerar genom att segmentera ljushet värden bild pixlar med hjälp av en snabb implementation av K-Means kluster. Det förfinar sedan dessa segment gränser genom morfologisk filtrering och anslutna komponenter analys, vilket tar bort en hel del överflödiga gräns pixlar. Detta följs av att gränsernas skillnader fastställs av SAD-kostnadsfunktionen. Slutligen rekonstruerar vi hela divergenskartan över scenen från gränsernas skillnader genom divergensutbredning längs scanningslinjer och olikhetsförutsägelse av regioner med osäkerhet genom att beakta skillnader i de angränsande regionerna. Experimentella resultat av stereovisionsdata från Middlebury visar att den föreslagna metoden överträffar traditionella metoder för att fastställa skillnader som SAD och NCC med upp till 30 % och uppnår en förbättring på 2,6 % jämfört med en nyligen genomförd metod baserad på kostnadsberäkning av absoluta skillnader [1].
Mukherjee m.fl. REF föreslog en region och blockbaserad stereomatchningsalgoritm.
A hybrid algorithm for disparity calculation from sparse disparity estimates based on stereo vision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}