Ett centralt problem i stereomatchning genom att beräkna korrelation eller summan av kvadratskillnader (SSD) ligger i att välja en lämplig fönsterstorlek. Om fönstret är för litet och inte täcker tillräcklig intensitetsvariation, ger det en dålig skillnad uppskattning, eftersom signalen (intensitetsvariation) till bullerförhållandet är låg. Om, å andra sidan, fönstret är för stor och täcker en region där djupet av scenpunkter varierar, då skillnaden i fönstret är inte konstant. Som ett resultat av detta kan det hända att positionen för maximal korrelation eller minsta SSD inte representerar en korrekt uppskattning av skillnader. Därför måste en lämplig fönsterstorlek väljas lokalt. Det har emellertid gjorts lite forskning riktad mot adaptivt urval av matchande fönster. Den stereoalgoritm vi föreslår i detta papper väljer ett fönster adaptivt genom att utvärdera den lokala variationen av intensiteten och skillnaden. Vi använder en statistisk modell som representerar osäkerhet om skillnader i punkter över fönstret: osäkerheten antas öka med avståndet av punkten från centrumpunkten. Modelleringen gör det möjligt för oss att bedöma hur skillnader inom ett fönster påverkar uppskattningen av skillnader. Som ett resultat kan vi beräkna osäkerheten i den skillnadsberäkning som tar hänsyn till både intensitet och skillnader varianser. Så, algoritmen kan söka efter ett fönster som producerar uppskattningen av skillnader med minst osäkerhet för varje pixel på en bild. Metoden styr inte bara storleken utan också formen (rektangel) av fönstret. Algoritmen har testats på både syntetiska och verkliga bilder, och kvaliteten på de erhållna skillnadskartorna visar algoritmens effektivitet.
Kanade och Okotumi REF modellerar fördelningen av skillnader inom ett fönster.
A stereo matching algorithm with an adaptive window: theory and experiment
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}