Abstrakt. Vi föreslår en algoritm för att förbättra kvaliteten på djupkartor som används för Multi-View Stereo (MVS). Många befintliga MVS tekniker använder sig av en tvåstegsmetod som uppskattar djupkartor från angränsande bilder och sedan sammanfogar dem för att extrahera en slutlig yta. Ofta innehåller de djupkartor som används för sammanslagningen avvikelser på grund av fel i matchningsprocessen. Traditionella system utnyttjar redundans i bildsekvensen (ytan ses i många vyer), för att göra den slutliga ytberäkningen robust för dessa avvikelser. När det gäller glesa datamängder finns det ofta otillräcklig redundans och därmed försämrar prestandan i takt med att antalet bilder minskar. För att förbättra prestandan under dessa omständigheter är det nödvändigt att avlägsna avvikelserna från djupkartorna. Vi identifierar de två huvudsakliga källorna till avvikelser i en toppprestandaalgoritm: (1) falska matchningar på grund av upprepad textur och (2) matchande fel på grund av ocklusion, förvrängning och brist på textur. Vi föreslår två bidrag för att ta itu med dessa misslyckanden. För det första lagrar vi flera djuphypoteser och använder en rumslig konsekvens begränsning för att extrahera det sanna djupet. För det andra tillåter vi algoritmen att returnera ett okänt tillstånd när en sann djup uppskattning inte kan hittas. Genom att kombinera dessa i en diskret etikett MRF optimering kan vi få hög noggrannhet djupkartor med lågt antal avvikelser. Vi utvärderar vår algoritm i ett multi-view stereo-ramverk och finner det för att ge toppmodern prestanda med de ledande teknikerna, särskilt på standardutvärderingen glesa datauppsättningar.
För att förbättra fusionsnoggrannheten lär sig REF huvudsakligen flera källor till djupkartans avvikelser.
Using multiple hypotheses to improve depth-maps for multi-view stereo
{'venue': 'In 10th European Conference on Computer Vision, volume 5302 of LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}