A gradient algorithm for stereo matching without correspondence

Zhou J.; Ghosh B.K.

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A gradient algorithm for stereo matching without correspondence

机译：用于没有匹配的立体匹配的梯度算法

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In this paper we study the problem of feature point matching via a technique well known in geometry, leading to a new gradient algorithm in machine vision. The procedure does not require one to solve explicit correspondences between feature points but relies on a specific form of “spatial averaging”. In this sense the estimation procedure is robust. In this paper we describe the algorithm and report simulation results

机译：在本文中，我们通过几何学中众所周知的技术研究了特征点匹配问题，从而导致了机器视觉中一种新的梯度算法。该过程不需要解决特征点之间的显式对应关系，而是依靠“空间平均”的一种特定形式。从这个意义上说，估算程序是可靠的。在本文中，我们描述了算法并报告了仿真结果

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来源
《IEEE Transactions on Automatic Control》 |1996年第11期|p.1671-1676|共6页
作者
Zhou J.; Ghosh B.K.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化系统;
关键词
Lie algebras; computer vision; feature extraction; image matching; optimisation; stereo image processing; Lie algebra; feature point matching; gradient algorithm; machine vision; spatial averaging; stereo correspondence; stereo matching;

机译：李代数;计算机视觉;特征提取;图像匹配;优化;立体图像处理;李代数;特征点匹配;梯度算法;机器视觉;空间平均;立体对应;立体匹配;

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