Abstract-A majoriteten av de befintliga stereo matchning algoritmer antar att motsvarande färgvärden liknar varandra. Det är dock inte så i praktiken som bildfärgvärden ofta påverkas av olika radiometriska faktorer såsom belysning riktning, belysning färg, och avbildning enhet förändringar. Därför bör man inte helt förlita sig på den råa färg som spelas in av en kamera, och antagandet om färgkonsistens håller inte bra mellan stereobilder i verkliga scener. Därför kan prestandan hos de flesta konventionella stereomatchande algoritmer allvarligt försämras under de radiometriska variationerna. I detta papper presenterar vi en ny stereo matchande mått som är okänslig för radiometriska variationer mellan vänster och höger bilder. Till skillnad från de flesta stereo matchande åtgärder, använder vi färgformation modellen uttryckligen i vårt ramverk och föreslår en ny åtgärd, som kallas Adaptive Normalized Cross-Correlation (ANCC), för en robust och korrekt korrespondens åtgärd. Fördelen med vår metod är att den är robust till belysning geometri, belysningsfärg, och kameraparametern ändras mellan vänster och höger bild, och inte lider av gödning effekt till skillnad från konventionell Normalized Cross-Corlation (NCC). Experimentella resultat visar att vår metod överträffar andra toppmoderna stereometoder under mycket olika radiometriska förhållanden mellan stereobilder.
Adaptive Normalized Cross-Correlation (ANCC) REF förbättras av Normalized Cross-Correlation.
Robust Stereo Matching Using Adaptive Normalized Cross-Correlation
{'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']}