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Robust statistical approach to stereo disparity maps denoising and refinement

Control Theory and Technology 2020年第4期18卷 348-361页

作者： James Okae Juan Du Yueming Hu School of Automation South China University of TechnologyGuangzhou 510640GuangdongChina

The advent of convolutional neural networks has led to remarkable progress in dense stereo labeling problem,achieving superior performance over the traditional ***,the ill-posed nature of stereo matching makes noise(outliers)in winner-takes-all(WTA)disparity maps *** paper presents a robust statistical approach to noise detection and refinement of WTA disparity *** the context of noise detection,the input noisy WTA disparity map is segmented into regular grid cells(regions)with the aim of leveraging Markov random field(MRF)to infer candidate disparity ***,there are two key problems:there can be large severe outliers in the regions;second,the regular partition process may produce regions with mixed disparity *** overcome these problems,we optimize a robust objective function over the segmented disparity *** obtaining the optimal solution of the objective function through a maximum a posteriori estimation in a probabilistic model,we are able to infer MRF candidate disparity *** then apply a soft-segmentation constraint on the estimated MRF candidate disparity labels to describe and detect outliers in the disparity ***,an edge-preserving statistical inference that leverages the joint statistics of the disparity map and its guidance reference image is used to select correct candidate disparity for each detected ***,a weighted median filter is applied to remove small spikes and irregularities in the resulting disparity *** and comprehensive experiments showed that the proposed method is distributionally robust and outlier resistant,and can effectively detect and correct outliers in disparity *** evaluation benchmark validated the competitive performance of the proposed method.

关键词： Stereo matching disparity enhancement Robust statistics Markov random field

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