Abstract-Various 3D rekonstruktionsmetoder har gjort det möjligt för civila ingenjörer att upptäcka skador på en vägyta. För att uppnå den millimeternoggrannhet som krävs för vägkonditionsbedömningen måste en skillnadskarta med subpixelupplösning användas. Men ingen av de befintliga stereo matchande algoritmer är särskilt lämpliga för återuppbyggnad av vägytan. Därför föreslår vi i detta dokument en ny tät subpixel olikhetsskattningsalgoritm med hög beräkningseffektivitet och robusthet. Detta uppnås genom att man först omvandlar perspektivet på målramen till referensvyn, vilket inte bara ökar noggrannheten i blockmatchningen för vägytan utan också förbättrar processhastigheten. Skillnaderna uppskattas sedan iterativt med hjälp av vår tidigare publicerade algoritm där sökområdet förökas från tre uppskattade angränsande skillnader. Eftersom sökområdet erhålls från den tidigare iterationen kan fel uppstå när det förökade sökområdet inte är tillräckligt. Därför utförs en korrelationsverifiering för att rätta till denna fråga, och subpixelupplösningen uppnås genom att utföra en interpoleringsförstärkning av parabolen. Dessutom införs en ny global förfiningsmetod som utvecklats från Markov Random Fields och Fast Bilateral Stereo för att ytterligare förbättra noggrannheten hos den uppskattade olikhetskartan, där skillnaderna uppdateras iterativt genom att minimera den energifunktion som är relaterad till deras interpolerade korrelationspolynom. Algoritmen genomförs på C-språk med en nästan realtidsprestanda. De experimentella resultaten visar att det absoluta felet i rekonstruktionen varierar från 0,1 mm till 3 mm.
I REF, Fan et al. föreslog en ny metod för perspektivomvandling, som förbättrar både differensnoggrannheten och algoritmens beräkningskomplexitet.
Road surface 3d reconstruction based on dense subpixel disparity map estimation
{'venue': 'Fan R, Ai X, Dahnoun N. Road surface 3d reconstruction based on dense subpixel disparity map estimation[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2018, 27(6): 3025-3035', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}