Abstract-I detta dokument introducerar vi en lokal bildbeskrivning, DAISY, som är mycket effektiv att beräkna tätt. Vi presenterar också en EM-baserad algoritm för att beräkna täta djup- och ocklusionskartor från breda bildpar med hjälp av denna deskriptor. Detta ger mycket bättre resultat i bred baslinje situationer än pixel och korrelation-baserade algoritmer som ofta används i smal baslinjestereo. Att använda en deskriptor gör också vår algoritm robust mot många fotometriska och geometriska omvandlingar. Vår deskriptor är inspirerad av tidigare som SIFT och GLOH men kan beräknas mycket snabbare för våra syften. Till skillnad från SURF, som också kan beräknas effektivt vid varje pixel, introducerar det inte artefakter som försämrar den matchande prestandan när den används tätt. Det är viktigt att notera att vår strategi är den första algoritmen som försöker uppskatta täta djupkartor från breda bildpar, och vi visar att den är bra på att med många experiment för djupuppskattning noggrannhet, ocklusion upptäckt, och jämföra den med andra deskriptorer på laserskannade mark sanningsscener. Vi testade också vår strategi på en mängd olika inomhus- och utomhusscener med olika fotometriska och geometriska omvandlingar och våra experiment stöder vårt påstående att vara robusta mot dessa. Index Terms-Bild bearbetning och datorseende, tät djup karta uppskattning, lokala deskriptorer.
DAISY REF är en lokal bilddeskriptor, som är mycket effektiv att beräkna tätt.
DAISY: An Efficient Dense Descriptor Applied to Wide-Baseline Stereo
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}