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Real-time stereo matching on CUDA using Fourier descriptors and dynamic programming

Computational Visual Media 2019年第1期5卷 59-71页

作者： mohamed hallek Fethi Smach mohamed Atri Faculty of Sciences of Monastir Technologies et services de l'information

Computation of stereoscopic depth and disparity map extraction are dynamic research topics.A large variety of algorithms has been developed,among which we cite feature matching, moment extraction, and image representation using descriptors to determine a disparity map. This paper proposes a new method for stereo matching based on Fourier descriptors. The robustness of these descriptors under photometric and geometric transformations provides a better representation of a template or a local region in the image. In our work, we specifically use generalized Fourier descriptors to compute a robust cost ***, a box filter is applied for cost aggregation to enforce a smoothness constraint between neighboring pixels. Optimization and disparity calculation are done using dynamic programming, with a cost based on similarity between generalized Fourier descriptors using Euclidean distance. This local cost function is used to optimize correspondences. Our stereo matching algorithm is evaluated using the Middlebury stereo benchmark; our approach has been implemented on parallel high-performance graphics hardware using CUDA to accelerate our algorithm, giving a real-time implementation.

关键词： generalized Fourier descriptors stereo matching dynamic programming CUDA

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