مشروع تخفيضات الرسم البياني

15

الوصف

في هذا المشروع ، قمنا بدمج اهتماماتنا لتنفيذ خوارزمية قطع الرسم البياني للمراسلات المجسمة وقمنا بإجراء تقييم مقابل خوارزمية أساسية باستخدام الارتباط التبادلي الموحد (NCC) عبر مجموعة متنوعة من المقاييس.

على وجه التحديد ، قمنا بالتحقيق في فعالية وضع العلامات على التباينات والتعامل مع الانسدادات لخوارزمية قطع الرسم البياني.

استخدمنا مجموعة بيانات صور استريو تمت محاذاتها مسبقًا مع تباينات في الحقيقة الأساسية من كلية ميدلبري لقياس الأداء.

REFERENCES

[1] D. Scharstein and R. Szeliski, “A Taxonomy and Evaluation of Dense TwoFrame Stereo Correspondence Algorithms,” Int’l J. Computer Vision, 2002.
[2] Y. Boykov and V. Kolmogorov, “An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision”, In IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), vol 26, no.9, pp 1124-1137, Sept 2004.
[3] V. Kolmogorov and R. Zabih, “Computing visual correspondence with occlusions using graph cuts”, In ICCV, volume II, pages 508–515, 2001.
[4] Scharstein, D., Hirschmüller, H., Kitajima, Y., Krathwohl, G., Nešić, N., Wang, X., & Westling, P. (n.d.). HighResolution Stereo Datasets with Subpixel-Accurate Ground Truth. Lecture Notes in Computer Science Pattern Recognition, 3142.
[5] M. Bleyer and C. Breiteneder, “Stereo Matching – State-of-the-Art and Research Challenges,” in Advanced Topics in Computer Vision. Springer, 2013, pp. 143–179
[6] K.-J. Yoon and I.-S. Kweon. “Locally Adaptive Support-Weight Approach for Visual Correspondence Search”. In CVPR, pp.924–931, 2005.
[7] M. Bleyer, C. Rhemann, and C. Rother, “Patchmatch Stereo—Stereo Matching with Slanted Support Windows,” Proc. British Machine Vision Conf., 2011
[8] I. J. Cox, S. L. Hingorani, S. B. Rao, and B. M. Maggs, ” A maximum likelihood stereo algorithm.”, in CVIU, 63(3):542–567, 1996.
[9] Victor Lempitsky, Carsten Rother, and Andrew Blake, “Logcut-efficient graph cut optimization for markov random fields,” in Computer Vision, 2007. ICCV 2007. IEEE 11th International Conference on. IEEE, 2007, pp. 1–8.
[10] J. Zbontar and Y. LeCun. “Stereo Matching by Training a Convolutional Neural Network to Compare Image Patches”, in CVPR, 1510.05970, 2015.
[11] M. G. Mozerov and J. V. D. Weijer, “Accurate Stereo Matching by Two-Step Energy Minimization,” IEEE Transactions on Image Processing, pp. 1153-1163
[12] H. Hirschmuller and D. Scharstein. “Evaluation of cost functions for stereo matching.” In IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2007).
[13] S. Birchfield and C. Tomasi, “A Pixel Dissimilarity Measure That Is Insensitive to Image Sampling”, In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 401-406, 1998.

تحسين مشاكل تقسيم الرسم البياني عالميًا باستخدام تمرير الرسائل

 

تجزئة الصورة الفعالة القائمة على الرسم البياني

 

https://imagej.net/Graph_Cut

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “مشروع تخفيضات الرسم البياني”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

رمز المنتج: P2018F185 التصنيفات: , الوسم: