G.布兰切特。；布亚德斯，A。；科尔，B。；J.M.莫雷尔。；鲁日，B。 无肥大块匹配。 （英语） 兹比尔1255.68208 数学杂志。成像视觉。 41，编号1-2，109-121（2011）. 摘要：沿极线的块匹配是地理信息系统中大多数立体视觉算法的核心。块之间的通常距离是块（SSD）中的平方距离或相关性的总和。最小化这些距离会产生肥大效果，通过这种效果，块的中心会继承块中对比度较高的像素的视差。这种肥大错误在图像中无处不在，不仅仅是在深度不连续的地方。强深度边缘的肥育效应是肥育的一种特殊情况，称为前景肥育效应。本文中证明的一个定理表明，SSD的简单通用自适应加权解决了所有平滑视差点的肥大问题（伊利诺伊大学已申请西班牙专利；参考文献P25155ES00，UIB，2009）。最佳SSD权重只不过是图像梯度在极线方向的平方的倒数。通过这些自适应权重，表明最优视差函数是实际视差与前缀核卷积的结果。在模拟对和真实对上的实验证明，该方法实现了定理预测的效果，消除了由增厚引起的表面凹凸。然而，该方法并没有解决前景肥育问题。 引用于三文件 MSC公司： 68单位10 图像处理的计算方法 68T45型 机器视觉和场景理解 关键词：立体感；视差图；块匹配；亚像素精度 软件：ASIFT公司；SIFT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Blanchet}等人，J.Math。成像视觉。41，编号1--2，109-121（2011；Zbl 1255.68208） 全文： 内政部 参考文献： [1] Buades，A.，Coll，B.，Morel，J.M.，Rouge，B.：Procedimiento de establecimient de corresponsia entre una primera imagen digital y una segunda imagen diagital de una misma escena para la obtaridades。西班牙专利，参考P25155ES00，UIB（2009） [2] 曹，F.：形状识别理论。柏林施普林格出版社（2008）·Zbl 1156.68002号 [3] Cao，F.、Delon，J.、Desolneux，A.、Muse，P.、Sur，F.：检测群体和应用于形状识别的统一框架。数学杂志。成像视觉。27(2), 91–119 (2007) ·Zbl 1478.68313号 ·doi:10.1007/s10851-006-9176-0 [4] Delon，J.，Rougé，B.：小基线立体视觉。数学杂志。成像视觉。28(3), 209–223 (2007) ·Zbl 1523.68108号 ·doi:10.1007/s10851-007-0001-1 [5] Fusiello，A.、Roberto，V.、Trucco，E.：具有多个窗口的对称立体声。Int.J.模式识别。Artif公司。智力。14(8), 1053–1066 (2000) [6] Hirschmuller，H.，Innocent，P.R.，Garibaldi，J.：基于实时相关的立体视觉，减少了边界误差。国际期刊计算。视觉。47(1-3), 229–246 (2002) ·Zbl 1012.68740号 ·doi:10.1023/A:1014554110407 [7] Kanade，T.，Okutomi，M.：具有自适应窗口的立体匹配算法：理论与实验。IEEE传输。模式分析。机器。智力。16（9），920–932（1994）·Zbl 05112328号 ·doi:10.1109/34.310690 [8] Kimmel，R.，Zhang，C.，Bronstein，A.M.，Bronstien，M.M.：mser特征真的有趣吗？IEEE帕米。出版中（2010年） [9] Lotti，J.，Giraudon，G.：立体视觉中航空图像的自适应窗相关算法。In:遥感图像和信号处理，第2315卷，第76-87页（1994年） [10] Lowe，D.：不同尺度变化关键点的独特图像特征。国际期刊计算。视觉。60（2），91–110（2004年）·Zbl 02244065号 ·doi:10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94 [11] Matas，J.、Chum，O.、Urban，M.、Pajdla，T.：来自最大稳定极值区域的稳健宽基线立体声。图像可视性。计算。22(10), 761–767 (2004) ·doi:10.1016/j.imavis.2004.02.006 [12] Mikolajczyk，K.、Tuytelaars，T.、Schmid，C.、Zisserman，A.、Matas，J.、Schafalitzky，F.、Kadir，T.和Gool，L.V.：仿射区域检测器的比较。国际期刊计算。视觉。65(1), 43–72 (2005) ·Zbl 05062660号 ·数字对象标识代码：10.1007/s11263-005-3848-x [13] Morel，J.M.，Yu，G.：ASIFT：全仿射不变图像比较的新框架。SIAM J.成像科学。2（2），438–469（2009年）·Zbl 1181.68252号 ·doi:10.1137/080732730 [14] Musé，P.、Sur，F.、Cao，F.，Gousseau，Y.、Morel，J.-M.：形状元素识别的逆向决策方法。国际期刊计算。视觉。69(3), 295–315 (2006) ·Zbl 05062730号 ·doi:10.1007/s11263-006-7546-0 [15] Patricio，M.P.，Cabestaing，F.，Colot，O.，Bonnet，P.：一种基于相似性的自适应邻域方法，用于基于相关性的立体匹配。In:图像处理国际会议，第2卷，第1341–1344页（2004） [16] Robert，L.，Faugeras，O.D.：基于曲线的立体：图形连续性和曲率。参加：IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议（1991年） [17] Sabater，N.：立体视觉的可靠性和准确性。应用于航空和卫星高分辨率图像。ENS Cachan博士论文，2009年12月 [18] Sabater，N.、Blanchet，G.、Moisan，L.、Almansa，A.、Morel，J.-M.：低基线立体算法和基准的回顾。In:遥感图像和信号处理第十六卷，第7830卷（2010年） [19] Scharstein，D.，Szeliski，R.：米德尔伯里立体视觉页面。在线时间：http://www.middlebury.edu/stereo (2002) ·Zbl 1039.68731号 [20] Scharstein，D.，Szeliski，R.：密集双帧立体对应算法的分类和评估。国际期刊计算。视觉。47（1/2/3），7-42（2002）·Zbl 1012.68731号 ·doi:10.1023/A:1014573219977 [21] Schmid，C.，Zisserman，A.：多视图上直线和曲线的几何和匹配。国际期刊计算。视觉。40(3), 199–234 (2000) ·Zbl 1012.68708号 ·doi:10.1023/A:1008135310502 [22] Tomasi，C.，Manduchi，R.：灰度和彩色图像的双边滤波。载于：《第六届计算机视觉国际会议记录》，第846卷（1998年）。CiteSeer公司 [23] Veksler，O.：使用积分图像进行立体对应的快速可变窗口。IEEE计算。Soc.Conf.计算。视觉。模式识别。1556–561（2003年） [24] Wang，L.，Liao，M.，Gong，M.、Yang，R.、Nister，D.：使用自适应成本聚合和动态编程实现高质量实时立体声。摘自：第三届3D数据处理、可视化和传输国际研讨会论文集，第798–805页（2006） [25] 雅罗斯拉夫斯基，L.，伊登，M.：《数字光学基础》（2003）·Zbl 0877.94006号 [26] Yoon，K.-J.，Kweon，I.S.：通信搜索的自适应支持-加权方法。IEEE传输。模式分析。机器。智力。28(4), 650–656 (2006) ·Zbl 05111126号 ·doi:10.1109/TPAMI.2006.70 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。