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文摘
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提出一种深度获取方法, 利用基于颜色分割的多目立体匹配算法, 从多个视点图像中提取深度信息. 利用mean-shift 算法, 根据颜色信息分割参考图像, 提取图像中的颜色一致性区域, 通过局部窗口匹配算法进行多目立体匹配得到多幅初始视差图, 根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图以提高视差图的精度并对视差图进行优化后处理, 按照视差与深度的关系, 将视差图转化为深度图. 该算法能有效处理匹配过程中的遮挡区域, 提高匹配精度和视差图的准确度. |
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其他语种文摘
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A method for generating the depth image from multi-view images based on color segmentation is presented. Mean-shift algorithm is used to extract homogenous regions in the reference image. The initial disparity maps applying local window-based matching algorithm is got. According to certain criteria, these initial depth maps are merged into one disparity map to improve the quality of disparity map, and optimized the disparity map by post processing. The disparity map is converted to a depth map. The algorithm can deal with the occlusion problem effectively, which increases the matching accuracy, and improves the quality of the disparity map. |
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来源
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计算机工程
,2010,36(14):174-176 【核心库】
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关键词
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深度获取
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立体匹配
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颜色分割
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视差图
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地址
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1.
上海大学通信与信息工程学院, 上海, 200072
2.
上海大学通信与信息工程学院, 新型显示技术及应用集成教育部重点实验室, 上海, 200072
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1000-3428 |
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学科
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自动化技术、计算机技术 |
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基金
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国家自然科学基金
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上海市曙光计划
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上海市教委基金资助重点项目
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上海市科委定向基金资助重点项目
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文献收藏号
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CSCD:3919179
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1.
Fehn C. A 3D-TV Approach Using Depth-image-based Rendering.
Proc. of IEEE Int'l Conf. on Visualization, Imaging, and Image Processing,2003
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CSCD被引
1
次
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2.
Sharstein D. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-frame Stereo Correspondence Algorithms.
Proc. of IEEE Workshop on Stereo and Multi-baseline Vision,2001
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CSCD被引
1
次
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3.
Cox I J. A Maximum Likelihood Stereo Algorithm.
Computer Vision and Image Understanding,1996,63(3):542-567
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CSCD被引
18
次
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4.
Comaniciu D. Mean-shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24(5):603-619
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CSCD被引
1767
次
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5.
Klaus A. Segment-based Stereo Matching Using Belief Propagation and a Self-adapting Dissimilarity Measure.
Proc. of International Conference on Patter Recognition,2006
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CSCD被引
1
次
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6.
Forstmann S. Real-time Stereo by Using Dynamic Programming.
Proc. of IEEE Int'l Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2004
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CSCD被引
1
次
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