I detta dokument föreslår vi en ny cross-trees struktur för att utföra den icke-lokala kostnadsaggregationsstrategin, och cross-trees strukturen består av ett horisontellt träd och ett vertikalt träd. Jämfört med andra spännande träd, de betydande överlägsenheterna av korsträden är att trädens konstruktioner är effektiva och träden är exakt unika eftersom konstruktionerna är oberoende på någon lokal eller global egendom av bilden själv. Dessutom föreslås två olika tidigare domar: kant före och superpixel före, för att ta itu med de falska kostnadsaggregationer som korsar djupgränserna. Därför innehåller vår metod två olika algoritmer när det gäller korsträd. Genom att korsa de två korsade träden successivt utförs en snabb icke-lokal kostnadsaggregationsalgoritm två gånger för att beräkna den aggregerade kostnadsvolymen. Performance evaluation on the 27 Middlebury data set visar att både våra algoritmer överträffar de andra två trädbaserade icke-lokala metoderna, nämligen minsta spännträd (MST) och segmentträd (ST).
I REF användes två korsade träd, nämligen horisontella träd och vertikala träd, och den icke-lokala kostnadsaggregationsstrategin görs två gånger genom att de två korsade träden korsas successivt.
Cross-trees, edge and superpixel priors-based cost aggregation for stereo matching
{'venue': 'Pattern recognition', 'journal': 'Pattern recognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}