Mapa denso de disparidade para imagem estereoscópica no domínio de Clifford
Extensões do Quad-tree para a estimação do mapa denso de disparidade utilizando a luminância no domínio real foram propostas na literatura. A contribuição deste trabalho é a comparação do processamento de imagens estéreo entre o algoritmo que é uma extensão do Quad-tree para processar imagens no dom...
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| Autores principales: | , , |
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| Lenguaje: | Portuguese |
| Publicado: |
Universidad de Tarapacá.
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052013000300012 |
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| Sumario: | Extensões do Quad-tree para a estimação do mapa denso de disparidade utilizando a luminância no domínio real foram propostas na literatura. A contribuição deste trabalho é a comparação do processamento de imagens estéreo entre o algoritmo que é uma extensão do Quad-tree para processar imagens no domínio real utilizando a luminância, com o algoritmo, aqui proposto, que é a extensão do Quad-tree para processar imagens codificadas no domínio da álgebra de Clifford utilizando imagens coloridas do modelo YUV. O mapa denso de disparidade é obtido resolvendo o problema da correspondência para cada pixel entre o par estereoscópico. O problema da correspondência é fundamental e apresenta dificuldades devido à presença de áreas oclusas, ruídos e variações na iluminação, etc. A álgebra de Clifford é utilizada para mapear os valores do modelo YUV de cada pixel nos vetores de base, compondo um número de Clifford. Neste domínio, geram-se resultados melhores para imagens que têm muitos objetos na cena, aqui definidas como complexas, se comparados com os obtidos sobre as imagens utilizando o domínio real sobre a luminância. Processando os pares estereoscópicos utilizados no algoritmo proposto no domínio real e no domínio de Clifford se demonstra, experimentalmente, a melhora obtida para imagens em cenas reais. |
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