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Dense Stereo Correspondence Using Combined Similarity Measurement

机译：使用组合相似度测量的密集立体声对应

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—This paper presents a new real-time stereo correspondence method based on combined similarity measurement and guided filter. Many stereo correspondence methods use color intensity value as pixel similarity measurement, color intensity value is sensitive to noise, exposure, light and etc, so error correspondence rates of these methods are high. Gradient value is more robust to these factors than intensity, so we introduce the gradient value into the similarity measurement, and the linear combination of both measurements composes combined similarity measurement. Guided filter has edge-preserving character as bilateral filter, but runs faster than it, we use guided filter as adaptive support weight of the neighbored pixels in a finite squared support window. The experimental results demonstrate that our real-time approach performs much better compared with other local methods using different similarity measurements, whether in accuracy or robustness to radiometric distortions, according to the widely-used Middlebury stereo benchmarks.
机译：- 这篇论文提出了一种基于组合相似性测量和引导滤波器的新实时立体声对应方法。许多立体声对应方法使用颜色强度值作为像素相似度测量，颜色强度值对噪声，曝光，光等敏感，因此这些方法的错误对应率很高。梯度值与这些因素更强大，而不是强度，因此我们将梯度值介绍到相似度测量中，并且两种测量的线性组合组成组合相似度测量。引导过滤器具有边缘保留字符作为双侧过滤器，但运行速度比它快，我们使用引导过滤器作为有限平方的支持窗口中的邻近像素的自适应支持权重。实验结果表明，与使用不同相似度测量的其他局部方法相比，我们的实时方法更好地表现了更好的比较，无论是通过广泛使用的跨摩尔立体声基准测试的准确性或鲁棒性。

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