【摘 要】
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提出一种高精度的基于匹配扩散的稠密深度图估计算法.算法分为像素级与区域级两阶段的匹配扩散过程.前者主要对视图间的稀疏特征点匹配进行扩散以获取相对稠密的初始深度图;
【机 构】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中原工学院电子信息学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2013AA12A202);国家自然科学基金(61203278)资助~~
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提出一种高精度的基于匹配扩散的稠密深度图估计算法.算法分为像素级与区域级两阶段的匹配扩散过程.前者主要对视图间的稀疏特征点匹配进行扩散以获取相对稠密的初始深度图;而后者则在多幅初始深度图的基础上,根据场景分段平滑的假设,在能量函数最小化框架下利用平面拟合及多方向平面扫描等方法解决存在匹配多义性问题区域(如弱纹理区域)的深度推断问题.在标准数据集及真实数据集上的实验表明,本文算法对视图中的光照变化、透视畸变等因素具有较强的适应性,并能有效地对弱纹理区域的深度信息进行推断,从而可以获得高精度、稠密的深度图.
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