Abstract-hög kvalitet stereo matchning i realtid har potential att möjliggöra olika datorseende applikationer inklusive semi-automatiserad robotik kirurgi, telemmersion och 3-D videoövervakning. En ny realtid stereo matchning metod presenteras som använder en två-pass approximation av adaptiv stödvikt aggregation, och en låg-komplexitet iterativ skillnad förfining teknik. Genom en utvärdering av beräkningseffektiva metoder för adaptiv stöd-vikt kostnadsaggregation, visas att två-pass metoden producerar en korrekt approximation av stödvikterna samtidigt avsevärt minska komplexiteten i aggregering. Den förfiningsteknik, konstruerad med hjälp av en probabilistisk ram, införlivar en additiv term i matchning kostnadsminimering och underlättar iterativ bearbetning för att förbättra noggrannheten i olikhetskartan. Denna metod har implementerats på massivt parallellt högpresterande grafik hårdvara med hjälp av Compute Unified Device Architecture computing motor. Resultaten visar att den föreslagna metoden är den mest korrekta bland alla stereomatchningsmetoder i realtid som listas på stereoriktmärket i Middlebury.
Iterative Raffinment Method for Adaptive SupportWeight Correspondenses (IRR) method REF har en strikt binär tilldelning av vikter nära gränser och använder en två-pass approximation av adaptiva stödvikter för att matcha kostnadsaggregation och en iterativ förfiningsteknik som upprätthåller konsekvens av skillnader.
Real-Time Stereo Matching on CUDA Using an Iterative Refinement Method for Adaptive Support-Weight Correspondences
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}