Компьютерное зрение: как форма и размер окна влияют на несоответствие?

Я хотел бы, чтобы кто-нибудь любезно объяснил мне, как квадратные окна и прямоугольные окна могут повлиять на вычисление карты диспаратности, и здесь я говорю о фиксированном размере.

У меня есть два изображения этого объекта, взятые из SIR (случайный точечный узор на нем) введите здесь описание изображения< /а>

Я вычислил несоответствие, используя окно 4 x 16 (MSE = 0,1167), окно 16 x 4 (MSE = 0,1333) и окно 8 x 8 (MSE = 0,1216). (не смог вставить картинки).

Мне нужно знать, как я могу определить, лучше ли вертикальное или горизонтальное прямоугольное окно, чем его совместимые квадратные окна. Хватит ли для этого MSE? Должен ли я также учитывать особенности изображений?

Кроме того, я был бы очень признателен, если бы кто-нибудь помог мне восстановить 3D-модель.

Заранее спасибо.


person user3691200    schedule 11.02.2017    source источник


Ответы (1)


Размер окна является компромиссом.

Чем больше ваши окна, тем выше вероятность того, что они будут содержать полезные функции текстуры, чтобы обеспечить хорошую оценку несоответствия. Если они маленькие, они, скорее всего, будут содержать гладкие области, которые не дают значимой информации.

OTOH, чем больше окно, тем больше у вас окон, содержащих разрывы глубины. Это края изображения из-за нескольких объектов на разной глубине, где параллакс приводит к тому, что одно изображение содержит пиксели, перекрытые другим, и заставляет окно содержать несколько значений несоответствия (в разных подобластях). Это интересные места, но подход с сопоставлением блоков на самом деле терпит неудачу. Если ваши окна маленькие, меньшее их количество будет содержать смешанные глубины, что даст более стабильные результаты.

person Adi Shavit    schedule 12.02.2017
comment
Отличный ответ. И это в конечном итоге повлияет на качество реконструированной 3D-модели, верно? - person user3691200; 13.02.2017
comment
да. Сопоставление блоков отлично подходит для плавно меняющихся поверхностей без разрывов глубины. Поскольку в реальном мире они довольно редки, для преодоления этих проблем необходимы другие методы. - person Adi Shavit; 13.02.2017