論文の概要: Multi-view Disparity Estimation Using a Novel Gradient Consistency Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17029v1
• Date: Mon, 27 May 2024 10:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 16:01:56.406893
• Title: Multi-view Disparity Estimation Using a Novel Gradient Consistency Model
• Title（参考訳）: 新しいグラディエント一貫性モデルを用いた多視点差分推定
• Authors: James L. Gray, Aous T. Naman, David S. Taubman,
• Abstract要約: 本稿では,線形化の有効性を評価するために,勾配一貫性情報を用いることを提案する。 この情報は、解析的にインスパイアされたグラディエント一貫性モデルの一部として、データ項に適用される重みを決定するために使用される。 グラディエント一貫性モデルが標準粗大なスキームよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Variational approaches to disparity estimation typically use a linearised brightness constancy constraint, which only applies in smooth regions and over small distances. Accordingly, current variational approaches rely on a schedule to progressively include image data. This paper proposes the use of Gradient Consistency information to assess the validity of the linearisation; this information is used to determine the weights applied to the data term as part of an analytically inspired Gradient Consistency Model. The Gradient Consistency Model penalises the data term for view pairs that have a mismatch between the spatial gradients in the source view and the spatial gradients in the target view. Instead of relying on a tuned or learned schedule, the Gradient Consistency Model is self-scheduling, since the weights evolve as the algorithm progresses. We show that the Gradient Consistency Model outperforms standard coarse-to-fine schemes and the recently proposed progressive inclusion of views approach in both rate of convergence and accuracy.
• Abstract（参考訳）: 差分推定に対する変分的アプローチは、典型的には、滑らかな領域や小さな距離でのみ適用される線形化輝度定数制約を用いる。 したがって、現在の変動的アプローチは、徐々に画像データを含めるスケジュールに依存している。 本稿では、線形化の有効性を評価するために、勾配一貫性情報を用いて、解析的に着想を得た勾配一貫性モデルの一部として、データ項に適用される重みを決定する。 勾配一貫性モデル(Gradient Consistency Model)は、ソースビューにおける空間勾配とターゲットビューにおける空間勾配とのミスマッチを有するビューペアのデータ項を解析する。 チューニングされたスケジュールや学習されたスケジュールに頼る代わりに、グラディエント一貫性モデルは、アルゴリズムが進むにつれて重みが進化するので、自己スケジューリングである。 グラディエント一貫性モデルは、標準粗大なスキームよりも優れており、最近提案されたビューアプローチを収束率と精度の両方で漸進的に取り入れていることを示す。

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