Matching two perspective views

人工智能 不连续性分类 计算机视觉 极线几何 间断(语言学) 计算机科学 匹配(统计) 对应问题 Blossom算法 由运动产生的结构 数学 超定系统 算法 图像(数学) 运动估计 统计 数学分析
作者
Juyang Weng,Narendra Ahuja,Thomas S. Huang
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:14 (8): 806-825 被引量:172
标识
DOI:10.1109/34.149592
摘要

A computational approach to image matching is described. It uses multiple attributes associated with each image point to yield a generally overdetermined system of constraints, taking into account possible structural discontinuities and occlusions. In the algorithm implemented, intensity, edgeness, and cornerness attributes are used in conjunction with the constraints arising from intraregional smoothness, field continuity and discontinuity, and occlusions to compute dense displacement fields and occlusion maps along the pixel grids. The intensity, edgeness, and cornerness are invariant under rigid motion in the image plane. In order to cope with large disparities, a multiresolution multigrid structure is employed. Coarser level edgeness and cornerness measures are obtained by blurring the finer level measures. The algorithm has been tested on real-world scenes with depth discontinuities and occlusions. A special case of two-view matching is stereo matching, where the motion between two images is known. The algorithm can be easily specialized to perform stereo matching using the epipolar constraint.< >
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