En stereoalgoritm presenteras som optimerar en maximal sannolikhet kostnadsfunktion. Den maximala sannolikhet kostnadsfunktionen förutsätter att motsvarande funktioner i vänster och höger bilder normalt distribueras om ett gemensamt sant värde och består av en viktad kvadrat felterm om två funktioner matchas eller en xed kostnad om en funktion är fast besluten att tas bort. stereoalgoritm nds uppsättning korrespondenser som maximerar kostnadsfunktionen med förbehåll för beställning och unika begränsningar. stereoalgoritmen är oberoende av de matchande primitiva. För de experiment som beskrivs i detta dokument utförs dock matchning på de enskilda pixelintensiteterna. Tvärtemot vad folk tror verkar den pixelbaserade stereon vara robust för en mängd olika bilder. Det har också fördelarna med att jag ger en tät skillnad karta, ii kräver ingen funktion extraktion och iii undvika adaptiv fönsterproblem områdesbaserade korrelationsmetoder. Eftersom funktionsextraktion och fönsterfönster är onödiga, en v ery snabb implementering är möjlig. Experimentella resultat visar att bra stereokorrespondenser kan hittas med endast beställning och unika begränsningar, dvs.. utan lokala krav på smidighet. Det visas dock att den ursprungliga maximal sannolikhet stereo algoritm uppvisar flera globala minima. Den dynamiska programmeringsalgoritmen garanteras till nd en, men inte nödvändigtvis samma för varje epipolär scanline som orsakar felaktig Traditionellt, legalisering, som modi es den ursprungliga kostnadsfunktionen, har tillämpats på problemet med flera globala minima. Vi utvecklade flera varianter av algoritmen som undviker klassisk legalisering samtidigt som vi inför flera globala cohesivitetsbegränsningar. Vi anser att detta är ett nytt tillvägagångssätt som har fördelen att garantera att lösningar minimerar den ursprungliga kostnadsfunktionen och bevarar diskontinuiteter. Begränsningarna är baserade på att minimera det totala antalet horisontella och eller vertikala diskontinutier längs och eller mellan angränsande epipolära linjer, och lokal utjämning undviks. Experiment visar att minimering av summan av horisontella och vertikala diskontinuiteter ger de mest exakta resultaten. En hög procentandel av rätt tändstickor och mycket lite utsmetning av djup diskontinuiteter erhålls. Ett alternativ till att införa kohesivitetsbegränsningar för att minska korrespondensens tvetydigheter är att använda mer än två kameror. Vi utökar därför de två kamerornas största sannolikhet till N-kameror. Den N-camera stereo algoritmen bestämmer den bästa "uppsättning av korrespondenser mellan ett givet par kameror, som kallas de viktigaste kamerorna. Kunskap om de relativa positionerna i kamerorna tillåter 3D-punkten hypothesized av en förmodad korrespondens av två funktioner i huvudparet att projiceras på bildplanet av de återstående N,2 kameror. Dessa N, 2 poäng används sedan för att verifiera föreslagna matcher. Inte bara algoritmen explicit modell ocklusion mellan funktioner i huvudparet, men möjligheten av ocklusioner i N, 2 ytterligare vyer är också modellerad. Tidigare arbete modellerade inte denna ocklusionsprocess, vars fördelar och betydelse är experimentellt veried. Liksom andra stereoalgoritmer med flera ramar ökar beräknings- och minneskostnaderna för detta tillvägagångssätt linjärt med varje ytterligare vy. Experimentella resultat visas för två utomhusscener. Det visas tydligt att antalet korrespondensfel minskar avsevärt i takt med att antalet vyer ökar.
En föreslagen snabb algoritm använder en normaliserad kvadrat fel och en (fast) straff för sin lokala kostnadsfunktion REF. Men denna algoritm är begränsad till bilder där motsvarande punkter normalt distribueras runt ett gemensamt sant värde.
A maximum likelihood stereo algorithm
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}