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multi-scale sparse feature point correspondence by graph cuts

Science china(Information Sciences) 2010年第6期53卷 1224-1232页

作者： zhang hong 1 , mu ying 1 , you yuhu 2.& li junwei 3 1 image processing center, beihang university, beijing 100191, china 2 beijing Research Institute of Special Electromechanical Technology, beijing 100012, china 3 National Key Laboratory on Optical Features of Environment and Target, beijing 100854, china 1. image processing center Beihang University Beijing 100191 China2. Beijing Research Institute of Special Electromechanical Technology Beijing 100012 China3. National Key Laboratory on Optical Features of Environment and Target Beijing 100854 China

This paper presents a global stereo sparse matching technique based on graph cut theory to obtain accurate correspondence of stereo point pair in vision measurement ***, in order to obtain accurate location of feature points, a new multi-scale corner detection algorithm is proposed where wavelet coefficients are used to determine feature points by calculating an auto-correlation matrix.A sparse graph is constructed based on the feature points according to the graph cut ***, the feature point correspondence problem is transformed into a labeling problem in the sparse graph which can be solved by energy ***-scale analysis is utilized to improve the precision of matching *** was found that the use of sparse feature points in the construction of the graph can lead to both a simple graph structure and a reduced computational *** was also found that node labeling in the graph can be performed using fewer disparity values instead of all disparity *** experimental results show that the new global stereo sparse matching technique can obtain more accurate results than the existing techniques.

关键词： multi-scale feature point extraction graph cut theory stereo correspondence sparse point matching

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