Abstrakt. För att beräkna tillförlitliga täta djupkartor måste en stereoalgoritm bevara djupavvikelser och undvika grova fel. I detta dokument visar vi hur enkla och parallella tekniker kan kombineras för att uppnå detta mål och hantera komplexa verkliga scener. Vår algoritm bygger på korrelation följt av interpolation. Under korrelationsfasen spelar de två bilderna en symmetrisk roll och vi använder ett giltighetskriterium för de matchningar som eliminerar grova fel: på platser där bilderna inte kan korreleras på ett tillförlitligt sätt, på grund av brist på textur av ocklusioner till exempel, producerar algoritmen inte fel träffar utan en mycket gles skillnad karta i motsats till en tät en när korrelationen är framgångsrik. För att skapa en tät djupkarta sprids informationen sedan över de funktionslösa områdena, men inte över diskontinuiteter, genom ett interpolationssystem som tar hänsyn till bildgrå nivåer för att bevara bildegenskaper. Vi visar att vår algoritm presterar mycket bra på svåra bilder som ansikten och belamrade marknivåscener. Eftersom alla algoritmer som beskrivs här är parallella och mycket regelbundna kan de implementeras i hårdvara och leda till extremt snabba stereosystem.
Pascal m.fl. REF föreslog en enkel och parallell teknik för att uppnå de täta djupkartorna.
A parallel stereo algorithm that produces dense depth maps and preserves image features
{'venue': 'Machine Vision and Applications', 'journal': 'Machine Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}