مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

تطابق استریوی متراکم دقیق و سریع با استفاده از Census سه حالته برای محاسبه‌ی هزینه‌های انطباق و پنجره‌ی صلیبی تطبیقی برای تجمیع هزینه‌ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش آموخته مهندسی برق، دانشگاه تفرش، تفرش، ایران
2 گروه الکترونیک، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه تفرش، تفرش، ایران
چکیده
دو روش رایج برای تجمیع هزینه در روش‌های محلی تطبیق استریو، روش پنجره‌ی صلیبی و روش پنجره‌ی تطبیقی وزن‌دار می‌باشد. روش پنجره‌ی تطبیقی وزن‌دار برای تعیین وزن‌ها نیاز به انجام محاسبات پیچیده‌ای دارد و بنابراین مزیت اصلی روش­های محلی یعنی سرعت بالای آن را منتفی می­ سازد. روش پنجره‌ی صلیبی نسبت به روش پنجره‌ی وزن‌دار تطبیقی سریع‌تر است زیرا تعریف وزن ها از روابط ریاضی پیچیده لازم نیست، اما دقت آن کم‌تر از روش پنجره‌ی وزن‌دار تطبیقی است. در پژوهش­هایی که از روش پنجره‌ی تطبیقی صلیبی استفاده می‌کنند برای محاسبه‌ی هزینه از روش‌هایی نظیر قدر مطلق تفاضل شدت رنگ یا تبدیل Censusمعمولی استفاده می‌شود، که دقت آن به خوبی روش پنجره‌ی وزن‌دار تطبیقی نیست. در این مقاله برای محاسبه‌ی هزینه‌ها از روش Census سه‌حالته استفاده می‌شود. این روش در کنار دو روش دیگر قدر مطلق تفاضل شدت رنگ و قدر مطلق تفاضل گرادیان به همراه تجمیع هزینه‌ی صلیبی استفاده می‌شود که سبب دستیابی به دقت خوب در کنار سرعت عملکرد مطلوب می‌شود. بررسی نتایج تجربی بر روی مجموعه داده­ استاندارد Middlebury تاییدکننده‌ی عملکرد مطلوب روش پیشنهادی از نظر دقت و سرعت اجرا است.
کلیدواژه‌ها

   [1]        طاهر حبیب‌زاده، "بهبود نقشه‌ی متراکم جا‌به‌جایی مکانی در بینایی استریو مبتنی بر روش پنجره‌ی وزن‌دار" پایان‌نامه‌ی کارشناسی ارشد، دانشکده‌ی مهندسی برق، دانشگاه تفرش، 1392.
   [2]      D.Scharstein And R.Szeliski, (2002). A Taxonomy And Evaluation of Dense Two Frame Stereo Correspondence Algorithms. International Journal of Computer Vision, Vol. 47, PP. 7-42.
   [3]      J.Sandr, (2009). Epipolar Rectification For StereoVision. Czech Technical University, Center For Machine Perception, Department of Cybernetics Faculty of Electrical Engineering.
   [4]      G. Egnal And R. P. Wildes, (2002). Detecting Binocular Hulf Occlusions: Empirical Comparisons of Five Approaches, Pattern Analysis And Machine Intelligence, IEEE Transactions, Vol. 24, PP. 1127-1133.
   [5]      M. G. M. Bleyer, (2007). Simple But Effective Tree Structures For Dynamic Programming Based Stereo Matching. Presented at the VISAPP, PP. 415-422.
   [6]      Zhang, K., Lu, J., & Lafruit, G. (2009). Cross-based local stereo matching using orthogonal integral images. IEEE transactions on circuits and systems for video technology, Vol. 19, No. 7, PP. 1073-1079.
   [7]      D. S. a. R. Szeliski. The Middlebury Stereo Vision Page. Available: http://vision.middlebury.edu
   [8]      Kanade, T., & Okutomi, M. (1994). A stereo matching algorithm with an adaptive window: Theory and experiment, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 16, No. 9, PP. 920-932.
   [9]      Veksler, O. (2002). Stereo correspondence with compact windows via minimum ratio cycle. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 24, No. 12, PP. 1654-1660.
[10]      Patricio, M. P., Cabestaing, F., Colot, O., & Bonnet, P. (2004). A similarity based adaptive neighborhood method for correlation based stereo matching. In 2004 International Conference on Image Processing, Vol. 2, PP. 1341-1344.
[11]      Boykov, Y., Veksler, O., & Zabih, R. (1998). A variable window approach to early vision. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 12, PP. 1283-1294.
[12]      Mei, X., Sun, X., Zhou, M., Jiao, S., Wang, H., & Zhang, X. (2011). On building an accurate stereo matching system on graphics hardware. In 2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), PP. 467-474.
[13]      Gupta, R. K., & Cho, S. Y. (2010). Real-time stereo matching using adaptive binary window. In Proc. 3DPVT, PP. 1-8.
[14]      Bobick, A. F., & Intille, S. S. (1999). Large occlusion stereo. International Journal of Computer Vision, Vol. 33, No. 3, PP. 181-200.
[15]      Hirschmüller, H., Innocent, P. R., & Garibaldi, J. (2002). Real-time correlation based stereo vision with reduced border errors. International Journal of Computer Vision, Vol. 47, No. 1-3, PP. 229-246.
[16]      Veksler, O. (2003). Fast variable window for stereo correspondence using integral images. In 2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Proceedings, Vol. 1, pp. I-I.
[17]      Yoon, K. J., & Kweon, I. S. (2006). Adaptive support weight approach for correspondence search. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 28, No. 4, PP. 650-656.
[18]      Hosni, A., Bleyer, M., Gelautz, M., & Rhemann, C. (2009). Local stereo matching using geodesic support weights. In 2009 16th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), PP. 2093-2096.
[19]      Zitnick, C. L., & Kanade, T. (2000). A cooperative algorithm for stereo matching and occlusion detection. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 22, No. 7, PP. 675-684.
[20]      Xu, Z., Ma, L., Kimachi, M., & Suwa, M. (2008). Efficient contrast invariant stereo correspondence using dynamic programming with vertical constraint. The Visual Computer, Vol. 24, No. 1,PP. 45-55.
[21]      Zheng, N., Loizou, G., Jiang, X., Lan, X., & Li, X. (2007). Computer vision and pattern recognition.
[22]      Baker, S., Szeliski, R., & Anandan, P. (1998). A layered approach to stereo reconstruction. In Proceedings. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ,Cat. No. 98CB36231, PP. 434-441.
[23]      Lin, M. H., & Tomasi, C. (2003). Surfaces with occlusions from layered stereo. In IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Proceedings, Vol. 1, PP. I-I.
[24]      Zitnick, C. L., Kang, S. B., Uyttendaele, M., Winder, S., & Szeliski, R. (2004). High-quality video view interpolation using a layered representation. ACM transactions on graphics (TOG), Vol. 23, No. 3,PP. 600-608.
[25]      Bleyer, M., & Gelautz, M. (2005). A layered stereo matching algorithm using image segmentation and global visibility constraints. ISPRS Journal of Photogrammetry and remote sensing, Vol. 59, No. 3,PP. 128-150.
[26]      Hirschmuller, H. (2005). Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information. In IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), Vol. 2, PP. 807-814.
[27]      Sun, J., Li, Y., Kang, S. B., & Shum, H. Y. (2005). Symmetric stereo matching for occlusion handling. In IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), Vol. 2, PP. 399-406.
[28]      Yang, Q., Wang, L., Yang, R., Stewénius, H., & Nistér, D. (2008). Stereo matching with color weighted correlation, hierarchical belief propagation, and occlusion handling. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 31, No. 3, PP. 492-504.
[29]      Yang, Q., Wang, L., Yang, R., Wang, S., Liao, M., & Nister, D. (2006). Real-time Global Stereo Matching Using Hierarchical Belief Propagation. In BMVC, Vol. 6, PP. 989-998.
[30]      Lee, Z., Juang, J., & Nguyen, T. Q. (2013). Local disparity estimation with three moded cross census and advanced support weight. IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 15, No. 8, PP. 1855-1864.
[31]      Hirschmuller, H. (2007). Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 30, No. 2, PP. 328-341.
[32]       Hosni, A., Rhemann, C., Bleyer, M., Rother, C., & Gelautz, M. (2012). Fast cost-volume filtering for visual correspondence and beyond. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 35, No. 2, PP. 504-511.
[33]      Lee, S., Lee, J. H., Lim, J., & Suh, I. H. )2015(. Robust stereo matching using adaptive random walk with restart algorithm. Image and Vision Computing, Vol. 37, PP. 1-11.
[34]      Nguyen, V. D., Nguyen, D. D., Lee, S. J., & Jeon, J. W. )2014(. Local density encoding for robust stereo matching. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 24, No. 2, PP. 2049-2062.