Lokal gemensam bildmodellering i stereomatchning ger mer diskriminerande och stabila matchande funktioner. Sådana funktioner minskar behovet av starka tidigare modeller (kontinuitet) och därmed algoritmer som är mindre benägna att falska positiva artefakter i allmänna komplexa scener kan tillämpas. En av de viktigaste kvalitetsfaktorerna i områdesbaserad tät stereo är den matchande fönsterformen. Eftersom den inte kan väljas utan att ha någon första matchningshypotes föreslår vi en stratifierad matchningsmetod. Fönstret anpassar sig till högkorrelationsstrukturer i skillnad utrymme som finns i förmatchning som sedan följs av slutlig matchning. I ett rigoröst jord-sanning experiment visar vi att Stratified Dense Matching kan öka matchande densitet 3×, matchande noggrannhet 1,8×, och ocklusion gränsdetektion 2× jämfört med en fast storlek rektangulära fönster algoritm. Föreställning på verkliga utomhus komplexa scener utvärderas också.
I det stratifierade tillvägagångssätt som föreslås av Kostková och Sára Ref anpassas stödet till högkorrelationsstruktur i skillnadsutrymme som bestäms av ett förmatchningssteg.
Stratified dense matching for stereopsis in complex scenes
{'venue': 'In Proc BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}