Semi-Global Matching (SGM) är en robust stereometod som har visat sig användbar i olika tillämpningar som sträcker sig från flygbildmatchning till förarassistanssystem. Den stöder pixelvis matchning för att upprätthålla skarpa objekt gränser och fina strukturer och kan implementeras effektivt på olika beräkning hårdvara. Dessutom är metoden inte känslig för valet av parametrar. Strukturen på den matchande algoritmen är väl lämpad att bearbetas genom hög parallellisering av t.ex. hårdvara. FPGA och GPU. Nackdelen med SGM är det tillfälliga minneskravet som beror på antalet pixlar och avvikelseintervallet. Å ena sidan resulterar detta i långa inaktiva tider på grund av bandbreddsbegränsningarna i det externa minnet och å andra sidan nås kapacitetsgränserna snabbt. En full HD-bild med en storlek på 1920 × 1080 pixlar och ett divergensområde på 512 pixlar kräver redan 1 miljard element, vilket är minst flera GB RAM, beroende på elementstorlek, som inte är tillgängliga på standard FPGA- och GPUboards. Den nya minneseffektiva (eSGM) metoden är ett framsteg där mängden temporärt minne endast beror på antalet pixlar och inte på skillnaden intervallet. Detta tillåter matchning av enorma bilder i ett stycke och minskar kraven på minne bandbredd för realtid mobil robotik. Funktionen kommer till priset av 50% mer beräkna verksamhet jämfört med SGM. Denna allmänna omkostnader kompenseras av den tidigare tomgångskalkyllogiken inom FPGA och GPU och resulterar därför i en total prestationsökning. Vi visar att eSGM producerar samma högkvalitativa skillnadsbilder som SGM och visar sin prestanda både på ett flygbildpar med 142 MPixel och inom en mobil robotapplikation i realtid. Vi har implementerat den nya metoden på CPU, GPU och FPGA. Vi drar slutsatsen att eSGM är fördelaktigt för en GPU genomförande och avgörande för ett genomförande på vår FPGA. Motiveringen för SGM beror på begränsningarna i andra globala strategier för de verkliga tillämpningarna. Graph Cuts Zabih, 2001, Szeliski et al., 2008) är en global stereometod som översätter det matchande problemet till en graf och söker en partition, som effektivt approximerar minimiseringen av en global energi. Metoden är inte bara långsam, utan också ganska minnesintensiv. Trofpropagation (Felzenszwalb och Huttenlocher, 2004, Szeliski et al., 2008) är en annan metod för att minimera en global kostnadsfunktion. Den skickar meddelanden iterativt i en tredimensionell rutnätsstruktur för att approximera det globala minimum. Storleken på det tillfälliga minnet är linjär till antalet pixlar och skillnaden intervallet, som förklaras ovan. En Dynamic Programmering stereo matchningsmetod (Birchfield och Tomasi, 1998) kan implementeras med mycket mindre minneskrav, eftersom metoden optimerar den globala funktionen längs varje scanline separat. Tyvärr leder detta till strimla artefakter. Semi-Global Matching (SGM) metod (Hirschmüller, 2008) minimerar en global kostnadsfunktion endast i en dimension som dynamisk programmering, men riktningen är inte orienterad längs scanlines. Istället utförs det symmetriskt från åtta riktningar mot alla pixlar i bilden. SGM lider inte av strimlande artefakter som dynamisk programmering och kräver inte iterationer som trosförökning. Den ganska enkla och regelbundna heltal verksamhet SGM algoritm gör det lämpligt för genomföranden på GPU (Rosenberg et al., 2006, Gibson och Marques, 2008, Ernst och Hirschmüller, 2008 och FPGA, Banz et al., 2010, som tillåter realtid prestanda. I praktiken verkar SGM ganska robust och okänslig för valet av parametrar i motsats till andra metoder som Graph Cuts. Detta gör SGM lämplig för verkliga applikationer som (tilewise) antenn bildmatchning (Hirschmüller, 2008, Gehrke et al., 2010 och fordonstillämpningar (Steingrube et al., 2009 ). Nackdelen med SGM är dess minnesförbrukning som, som för alla globala metoder, beror på antalet pixlar och skillnaden intervallet. Denna begränsning kan i princip övervinnas genom bearbetning av dataunderlaget. Även om detta tillvägagångssätt är vanligtvis tillräckligt för processorer det inte dra nytta av den höga graden av parallellism som ofta finns i FPGAs och GPUs. SGM-metoden (Hirschmüller, 2008) syftar till att minimera den globala kostnadsfunktionen (1) Funktionen består av en term som summerar matchningskostnaderna C över alla pixlar p, enligt givna skillnader Dp. För rättade bilder, skulle den absoluta skillnaden beräknas av Detta fungerar bara som ett exempel. I praktiken bör mer robusta matchningskostnader användas (Hirschmüller och Scharstein, 2009 ). Den andra termen (1) summor små straff P1 för alla pixlar, där skillnaden till grannen är som mest en pixel. Den sista termen summerar en högre straff P2 för alla pixlar med en högre ISPRS
För att hantera de höga minneskraven för SGM införde REF en effektiv SGM-algoritm (eSGM) som minskar minneskraven på bekostnad av en overhead på 56 % i beräkningstid.
MEMORY EFFICIENT SEMI-GLOBAL MATCHING
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}