Emparejamiento estéreo con correlación ponderada por color, propagación de creencias jerárquica y manejo de oclusiones

En este artículo, formulamos un algoritmo para el problema de emparejamiento estéreo con un manejo cuidadoso de la disparidad, discontinuidad y oclusión. El algoritmo funciona con un modelo de emparejamiento estéreo global basado en un marco de minimización de energía. La energía global contiene dos términos, el término de datos y el término de suavidad. El término de datos se aproxima primero mediante una correlación ponderada por color, y luego se refina en áreas ocluidas y de baja textura en una aplicación repetida de un algoritmo jerárquico de propagación de creencias. Los resultados experimentales se evalúan en el conjunto de datos de Middlebury, mostrando que nuestro algoritmo es el que mejor rendimiento ofrece.