Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stereo Matching with Cost Volume based Sparse Disparity Propagation

論文の概要: Stereo Matching with Cost Volume based Sparse Disparity Propagation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11937v1
Date: Fri, 28 Jan 2022 05:20:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-31 15:47:52.080876
Title: Stereo Matching with Cost Volume based Sparse Disparity Propagation
Title（参考訳）: コストボリュームに基づくスパース不均質伝播によるステレオマッチング
Authors: Wei Xue and Xiaojiang Peng
Abstract要約: 本稿では,コストの一致量とスパースマッチング特徴点に基づく一般的なステレオマッチングを改善するための,シンプルながら斬新な手法を提案する。提案手法は,最先端手法に匹敵する有望な性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.74131924190943
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Stereo matching is crucial for binocular stereo vision. Existing methods mainly focus on simple disparity map fusion to improve stereo matching, which require multiple dense or sparse disparity maps. In this paper, we propose a simple yet novel scheme, termed feature disparity propagation, to improve general stereo matching based on matching cost volume and sparse matching feature points. Specifically, our scheme first calculates a reliable sparse disparity map by local feature matching, and then refines the disparity map by propagating reliable disparities to neighboring pixels in the matching cost domain. In addition, considering the gradient and multi-scale information of local disparity regions, we present a $\rho$-Census cost measure based on the well-known AD-Census, which guarantees the robustness of cost volume even without the cost aggregation step. Extensive experiments on Middlebury stereo benchmark V3 demonstrate that our scheme achieves promising performance comparable to state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 両眼立体視にはステレオマッチングが不可欠である。既存の手法は主に、立体マッチングを改善するための単純な不均等写像の融合に焦点を当てている。本稿では,特徴分散伝播と呼ばれる,シンプルながら斬新な手法を提案し,コストの一致量とスパースマッチング特徴点に基づく一般的なステレオマッチングを改善する。具体的には、まず、局所的な特徴マッチングにより、信頼性の高いスパース不一致マップを計算し、その後、マッチングコスト領域において、隣接する画素に信頼性のある不一致を伝播することにより、その不一致マップを洗練する。また,局所的格差領域の勾配および多スケール情報を考慮して,コスト集約ステップがなくてもコストボリュームのロバスト性を保証するad-censusに基づく$\rho$-censusコスト尺度を提案する。ミドルベリーステレオベンチマークv3における広範囲な実験により,提案手法が最先端手法に匹敵する有望な性能を実現することを実証した。

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