【论文阅读】12-PatchMatch Stereo - Stereo Matching with Slanted Support Windows
【论文阅读】12-PatchMatch Stereo - Stereo Matching with Slanted Support Windows
- 0 basic information
- 1 aims
- 2 method
- 2.1 随机初始化
- 2.2 逐像素迭代传播
- 2.3 平面优化
- 2.4 一致性检查
- 2.5 视差填充
论文解读参考链接
0 basic information
Bleyer M , Rhemann C , Rother C . PatchMatch Stereo - Stereo Matching with Slanted Support Windows[C]// British Machine Vision Conference 2011. 2011.
1 aims
- 解决的问题：fronto-paralle window 不能表示 true surface
创新点：
- slanted window
- ecah pixel—disparity plane estimate —patchmath ！！！
patchmath参考论文：
“PatchMatch_A_Randomized_Correspondence_Algorithm_f”
2 method
- 实质： 每个像素对应的不同的视差平面，优化平面参数，最终得到像素对应的视差值
属于 local-matching
2.1 随机初始化
- 视差范围内初始化视差值d0–(px,py,d0)平面上一点
- 随机生成平面法向量n
- 平面参数初始化【由初始化的n 和（px,py,d0）计算得到】
2.2 逐像素迭代传播
- 偶数次迭代，从图像左上角像素沿行方向传播至右下角像素；奇数次迭代则和偶数次迭代传播顺序相反，即从右下角像素沿行方向传播至左上角像素。
- PMS共执行了3次迭代
- 每次迭代，每个pixel采用3种方式的视差平面参数传播+ 平面参数优化
- 视差平面参数传播的3种方式：
（1） 空间传播（Spatial Propagation）
邻域像素选择：
- In even iterations： we consider the left and upper neighbors, 偶数次迭代-左 & 上邻域像素
- whereas in odd iterations： the right and lower neighbors are checked，奇数次迭代-右&下 邻域像素
（2）视图传播（View Propagation）
（3）时序传播（Temporal Propagation）
- 迭代过程，减小参数变化范围，并在范围内随机更新参数
2.3 平面优化
- 关键： 优化视差平面参数，以减小像素p的聚合cost
- 聚合cost:
实质：考虑邻居像素的颜色一致性 & corresponding 像素的颜色一致性
w — 对应邻居像素与中心像素的相似性度量，作为权值，颜色一致性越强，权值越大
- rou：衡量两个像素的不相似性
- 截断参数的作用：让遮挡区的代价计算更加鲁棒（遮挡区的同名点梯度、梯度变化差异较大 ？？）
- 迭代优化过程：
基于z0 && n ，在一定范围内随机更新迭代，使得累计误差减小 迭代的范围随着迭代的进行，逐渐二分减小，最终迭代终止的条件是：
2.4 一致性检查
左右视图同名点视差一致
2.5 视差填充
改进：避免单方向视差填充（左右方向） —加中值滤波（邻域内【
若为时序，则领域为三维空间】有效视差加权传递）
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