論文の概要: Comparison of Stereo Matching Algorithms for the Development of Disparity Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15926v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 06:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 16:26:37.158899
• Title: Comparison of Stereo Matching Algorithms for the Development of Disparity Map
• Title（参考訳）: 異性マップ作成のためのステレオマッチングアルゴリズムの比較
• Authors: Hamid Fsian, Vahid Mohammadi, Pierre Gouton, Saeid Minaei
• Abstract要約: 本稿では,6種類のステレオマッチングアルゴリズムの比較検討を行う。 平均正方形誤差(MSE)、絶対差和(SAD)、正規化相互相関(NCC)の3つのコスト関数を用いて比較を行った。 その結果,ほとんどの場合,BPアルゴリズムの方が95%以上の精度で良好な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stereo Matching is one of the classical problems in computer vision for the extraction of 3D information but still controversial for accuracy and processing costs. The use of matching techniques and cost functions is crucial in the development of the disparity map. This paper presents a comparative study of six different stereo matching algorithms including Block Matching (BM), Block Matching with Dynamic Programming (BMDP), Belief Propagation (BP), Gradient Feature Matching (GF), Histogram of Oriented Gradient (HOG), and the proposed method. Also three cost functions namely Mean Squared Error (MSE), Sum of Absolute Differences (SAD), Normalized Cross-Correlation (NCC) were used and compared. The stereo images used in this study were from the Middlebury Stereo Datasets provided with perfect and imperfect calibrations. Results show that the selection of matching function is quite important and also depends on the images properties. Results showed that the BP algorithm in most cases provided better results getting accuracies over 95%.
• Abstract（参考訳）: ステレオマッチングはコンピュータビジョンにおける3D情報の抽出における古典的な問題の1つだが、精度と処理コストについては議論の余地がある。 マッチング技術とコスト関数の使用は、格差マップの開発において不可欠である。 本稿では,Block Matching (BM), Block Matching with Dynamic Programming (BMDP), Belief Propagation (BP), Gradient Feature Matching (GF), Histogram of Oriented Gradient (HOG) などの6種類のステレオマッチングアルゴリズムの比較検討を行った。 また,平均二乗誤差 (MSE), 絶対差和 (SAD), 正規化相互相関 (NCC) の3つのコスト関数を用いて比較を行った。 この研究で使用されたステレオ画像は、完璧なキャリブレーションと不完全なキャリブレーションを備えたミドルベリー・ステレオデータセットから得られたものである。 その結果,マッチング関数の選択は非常に重要であり,画像特性にも依存することがわかった。 その結果,ほとんどの場合,BPアルゴリズムは95%以上の精度が得られた。

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