Coincidencia Estéreo Local Basada en Cruces Usando Imágenes Integrales Ortogonales

Proponemos un algoritmo de coincidencia estéreo local basado en áreas para estimar disparidades con precisión en todas las regiones de la imagen. Un desafío bien conocido para los métodos estéreo locales es decidir una ventana de soporte adecuada para el píxel en cuestión, adaptando la forma de la ventana o el peso del soporte píxel a píxel a las estructuras de la escena subyacente. Nuestro método estéreo aborda este problema con dos contribuciones clave. Primero, para cada píxel ancla, se construye de manera adaptativa un esqueleto de soporte local en forma de cruz erguida, con cuatro longitudes de brazo variables determinadas por la similitud de color y las restricciones de conectividad. Segundo, dada la decisión local del cruce, construimos dinámicamente una región de soporte completo adaptativa a la forma en tiempo real, fusionando segmentos horizontales de las cruces en el vecindario vertical. Aproximando las estructuras de imagen con precisión, el método propuesto se encuentra entre los que mejor rendimiento tienen en las evaluaciones de estéreo de referencia de Middlebury. Además, reduce el consumo de memoria de manera significativa gracias a nuestra compacta representación de cruces locales. Para acelerar la agregación del costo de coincidencia realizada en una región 2-D de forma arbitraria, también proponemos una técnica de imagen integral ortogonal, que produce un factor de aceleración de 5 a 15 sobre la integración directa.