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立体匹配算法实现之:AdaptWeight

發布時間:2025/7/25 16 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 立体匹配算法实现之:AdaptWeight 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

from: http://blog.sina.com.cn/s/blog_500afcd40100lqi1.html


?我的主要研究方向是立體匹配(Stereo Matching),是計算機視覺(Computer Vision)下的一個研究熱點。研究匹配有一年多了,對這方面(特別是局部算法)比較了解,以后會陸續發布我已經實現的經典算法以及我自己設計的算法。深知在孤立無援時一個人探索有多么困苦,網絡之大,說不定就幫了誰。

??如有疑問,請留言。如需代碼 見參照下面的matlab版本

算法簡稱: AdaptWeight
????全稱: Adaptive Weight -- 自適應權重
出自論文: 2005年發表在會議CVPR上 --
???????Locally Adaptive Support-Weight Approach for Visual Correspondence Search。
???????????2006年稍作改動發表在雜志 IEEE TPAMI上 --
???????Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search
????作者: Kuk-Jin Yoon and In-So Kweon 韓國人


算法簡介

??局部立體匹配算法中里程碑式的作品。從CVPR和PAMI就能看出它的分量。AdaptiveWeight的方法一經提出,正式宣告在匹配精度方面,自適應窗口算法(Adaptive Window)的徹底out。并在之后廣為流行起來。
??核心思想是為匹配窗口中的每個像素賦予一個權值,權值是根據它們與窗口中心點的顏色差和距離得到的。本質上是完成了一種近似的圖像分割。

?

實驗結果
??對4幅標準實驗圖使用該算法,結果如下。
??參數很重要,這里選擇的 rc=13,rp=31,比用原文提供的參數效果更好。

??注:未做左右檢測。



算法評論
??方法就是一個詞簡單。思想簡單,易于實現。作者只是把前人早就提出的一個東西應用在了匹配中,可以說是照搬??炊苏撐哪闵踔習X得沒什么東西,但是有些好論文就是這樣看起來不起眼,實際上很有意義。所謂的寶貝不也是放對了地方的垃圾嗎?那你怎么不是第一個把垃圾整理到地方的?
??我發現這倆韓國人就專愛干這種事,發表這篇文章后他們把另一個小技術應用到匹配中又發了篇好文章。。
??能嫁接好也是一種本事…嫁接確實是科研的一個重要方法。



Matlab code: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22445-region-based-stereo-matching-algorithms


總結

以上是生活随笔為你收集整理的立体匹配算法实现之:AdaptWeight的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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