A robust method for the reconstruction of disparity maps based on multilevel processing of stereo color image pairs


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A novel method for the reconstruction of disparity maps (DMs) with robust properties to nonideal registration conditions, reflections, and noise in stereo color image pairs has been substantiated for the first time. The novel approach proposes a scheme for image DM reconstruction where Jaccard distance metric is used as a proximity criterion in stereo image pair matching. A physical interpretation of the method that allows the quality of the formed DMs to be improved significantly is given. A processing block diagram has been developed in accordance with the novel approach. Simulations of the novel DM reconstruction method have shown an advantage of the proposed DM reconstruction scheme in terms of generally recognized criteria, such as the structural similarity index measure and the bad matching pixels, and when visually comparing the formed DMs.

Об авторах

V. Kravchenko

Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics; Scientific and Technological Center of Unique Instrument Making; Bauman Moscow State Technical University

Email: vponomar@ipn.mx
Россия, Mokhovaya ul. 11, bld. 7, Moscow, 125009; Butlerova ul. 15, Moscow, 117342; 2nd Baumanskaya ul. 5, Moscow, 105005

V. Ponomaryov

Instituto Politecnico Nacional de Mexico

Автор, ответственный за переписку.
Email: vponomar@ipn.mx
Мексика, Mexico City

V. Pustovoit

Scientific and Technological Center of Unique Instrument Making

Email: vponomar@ipn.mx
Россия, Butlerova ul. 15, Moscow, 117342

S. Sadovnychiy

Instituto Mexicano del Petroleo

Email: vponomar@ipn.mx
Мексика, Mexico City

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).