論文の概要: Level Set Binocular Stereo with Occlusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03464v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 07:22:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:37:33.526675
• Title: Level Set Binocular Stereo with Occlusions
• Title（参考訳）: 閉塞を有するレベルセット両眼ステレオ
• Authors: Jialiang Wang, Todd Zickler
• Abstract要約: ステレオ境界の局所化と近傍の格差の予測は、ステレオ境界が一致する手がかりが存在しない閉塞領域を誘導するので困難である。 本稿では,オクルージョン幾何を符号化することによって境界を改良するエネルギーとレベルセットを提案する。 画像パッチの未発の階層の中で、親と子供の間で主に通るメッセージを使って実装することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.868449549351486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Localizing stereo boundaries and predicting nearby disparities are difficult because stereo boundaries induce occluded regions where matching cues are absent. Most modern computer vision algorithms treat occlusions secondarily (e.g., via left-right consistency checks after matching) or rely on high-level cues to improve nearby disparities (e.g., via deep networks and large training sets). They ignore the geometry of stereo occlusions, which dictates that the spatial extent of occlusion must equal the amplitude of the disparity jump that causes it. This paper introduces an energy and level-set optimizer that improves boundaries by encoding occlusion geometry. Our model applies to two-layer, figure-ground scenes, and it can be implemented cooperatively using messages that pass predominantly between parents and children in an undecimated hierarchy of multi-scale image patches. In a small collection of figure-ground scenes curated from Middlebury and Falling Things stereo datasets, our model provides more accurate boundaries than previous occlusion-handling stereo techniques. This suggests new directions for creating cooperative stereo systems that incorporate occlusion cues in a human-like manner.
• Abstract（参考訳）: ステレオ境界の局所化と近傍の格差の予測は、ステレオ境界が一致する手がかりが存在しない閉塞領域を誘導するため困難である。 現代のコンピュータビジョンアルゴリズムの多くは、オクルージョンを二次的に扱う(例えば、マッチング後の左-右一貫性チェック)か、近くの格差(例えば、ディープネットワークや大きなトレーニングセット)を改善するために高レベルな手がかりに依存する。 彼らは立体オクルージョンの幾何学を無視し、オクルージョンの空間的範囲は、それを引き起こす格差ジャンプの振幅と同等でなければならないと規定する。 本稿では,オクルージョン幾何学を符号化することで境界を改善するエネルギー・レベルセットオプティマイザを提案する。 本モデルでは,2階層の図形シーンに適用し,マルチスケール画像パッチの非効率な階層において,親子間を主に通過するメッセージを用いて協調的に実装することができる。 ミドルベリー・アンド・フォールディング・モノのステレオデータセットからキュレートされた図形のシーンの小さなコレクションにおいて、我々のモデルは従来の閉塞処理ステレオ技術よりも正確な境界を提供する。 これは、人間のように咬合の手がかりを組み込んだ協調ステレオシステムを作成するための新しい方向を示唆する。

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