論文の概要: Continuous Cost Aggregation for Dual-Pixel Disparity Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07921v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 17:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 12:33:30.516937
• Title: Continuous Cost Aggregation for Dual-Pixel Disparity Extraction
• Title（参考訳）: デュアルピクセル分散抽出のための連続コスト集約
• Authors: Sagi Monin, Sagi Katz and Georgios Evangelidis
• Abstract要約: 本稿では,Dual-Pixel (DP) 画像の連続的コスト集約手法を提案する。 提案アルゴリズムは、画像パスに沿ってパラボラ係数を集約し、コストのマッチングにパラボラを適合させる。 デジタル一眼レフカメラと電話カメラのDPデータを用いた実験により,提案手法がDP差分推定における最先端性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1153758106426603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent works have shown that depth information can be obtained from Dual-Pixel (DP) sensors. A DP arrangement provides two views in a single shot, thus resembling a stereo image pair with a tiny baseline. However, the different point spread function (PSF) per view, as well as the small disparity range, makes the use of typical stereo matching algorithms problematic. To address the above shortcomings, we propose a Continuous Cost Aggregation (CCA) scheme within a semi-global matching framework that is able to provide accurate continuous disparities from DP images. The proposed algorithm fits parabolas to matching costs and aggregates parabola coefficients along image paths. The aggregation step is performed subject to a quadratic constraint that not only enforces the disparity smoothness but also maintains the quadratic form of the total costs. This gives rise to an inherently efficient disparity propagation scheme with a pixel-wise minimization in closed-form. Furthermore, the continuous form allows for a robust multi-scale aggregation that better compensates for the varying PSF. Experiments on DP data from both DSLR and phone cameras show that the proposed scheme attains state-of-the-art performance in DP disparity estimation.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、Dual-Pixel(DP)センサーから深度情報が得られることが示されている。 dpアレンジメントは1つのショットで2つのビューを提供し、ステレオイメージペアと小さなベースラインに似ている。 しかし、ビューごとの異なる点拡散関数(psf)と小さな差範囲は、典型的なステレオマッチングアルゴリズムの使用を問題にしている。 上記の欠点に対処するため,我々は,dp画像からの正確な連続的差異を提示できる半グローバルマッチングフレームワークにおける連続コスト集約(cca)スキームを提案する。 提案手法はパラボラ係数のマッチングコストに適合し,画像パスに沿ってパラボラ係数を集約する。 集約ステップは、不均一な滑らかさを強制するだけでなく、総コストの二次形式も維持する二次的制約の下で実行される。 これにより、クローズド形式における画素単位の最小化を伴う本質的に効率的な異方性伝播スキームが生まれる。 さらに、連続形式は、様々なPSFをよりよく補償する堅牢なマルチスケールアグリゲーションを可能にする。 デジタル一眼レフカメラと電話カメラのDPデータを用いた実験により,提案手法がDP差分推定における最先端性能を実現することを示す。

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