Abstract-This paper presents a real-time trinocular diversity processor. Kärnmodulen utför en parvis segmenterad fönstermatchning för både mitt-höger och mitt-vänster bildpar som deras skalade nedåt bildpar. De resulterande kostnadsfunktionerna kombineras vilket resulterar i nio olika kurvor. En hierarkisk klassificering presenteras som väljer den mest lovande skillnaden värde med hjälp av information som tillhandahålls av de beräknade kostnadskurvor och pixlar rumsliga grannskapet med hjälp av en två nivåer klassificering arkitektur. Skillnaderna processorn har utvärderats med en inomhus dataset och med en realtid implementation med hjälp av en FPGA och tre kameror. Särskild omsorg har tagits för att minska minnesavtrycket så att processorn inte behöver externt minne.
Motten m.fl. REF utbildade en hierarkisk klassificering för att välja den mest lovande skillnaden med matchningskostnaderna och det rumsliga förhållandet mellan pixlar.
Trinocular disparity processor using a hierarchic classification structure