Stereoabgleich mit farbgewichteter Korrelationsanalyse, hierarchischer Glaubensübertragung und Okklusionsbehandlung

In diesem Papier formulieren wir einen Stereoabgleichalgorithmus, der mit sorgfältiger Handhabung von Disparität, Diskontinuität und Okklusion arbeitet. Der Algorithmus funktioniert mit einem globalen Matching-Stereo-Modell, das auf einem Energie-Minimierungsrahmen basiert. Die globale Energie enthält zwei Terme, den Datenterm und den Glättungsterm. Der Datenterm wird zunächst durch eine farbgewichtete Korrelation approximiert und dann in okkludierten und niedrig-texturierten Bereichen in einer wiederholten Anwendung eines hierarchischen, zyklischen Glaubensübertragungsalgorithmus verfeinert. Die experimentellen Ergebnisse werden anhand der Middlebury-Datensätze bewertet, die zeigen, dass unser Algorithmus die beste Leistung unter allen dort aufgeführten Algorithmen zeigt.