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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence >Intensity- and gradient-based stereo matching using hierarchical Gaussian basis functions
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Intensity- and gradient-based stereo matching using hierarchical Gaussian basis functions

机译：使用分层高斯基函数的基于强度和梯度的立体声匹配

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We propose a stereo correspondence method by minimizing intensity and gradient errors simultaneously. In contrast to conventional use of image gradients, the gradients are applied in the deformed image space. Although a uniform smoothness constraint is imposed, it is applied only to nonfeature regions. To avoid local minima in the function minimization, we propose to parameterize the disparity function by hierarchical Gaussians. Both the uniqueness and the ordering constraints can be easily imposed in our minimization framework. Besides, we propose a method to estimate the disparity map and the camera response difference parameters simultaneously. Experiments with various real stereo images show robust performances of our algorithm.
机译：我们提出了一种通过同时最小化强度和梯度误差的立体对应方法。与常规使用图像梯度相反，该梯度被施加在变形的图像空间中。尽管强加了统一的平滑度约束，但它仅应用于非特征区域。为了避免函数最小化中的局部最小值，我们建议通过分层高斯函数对视差函数进行参数化。唯一性和排序约束都可以在我们的最小化框架中轻松实现。此外，我们提出了一种同时估计视差图和相机响应差异参数的方法。在各种真实立体图像上进行的实验显示了我们算法的强大性能。

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