Les méthodes basées sur les coupures de graphes (graph-cuts) [1,2] sont souvent utilisées pour régulariser ou interpoler la carte de disparité en vision stéréoscopique.
Néanmoins la façon dont ils ont été mis en oeuvre [3] est souvent inadaptée à la stéréovision à faible rapport b/h pour deux raisons:
- les disparités sont discrètes et arrondies à l’entier le plus proche
- la régularisation crée des effets de staircasing
L’objectif de ce projet est d’étudier les modifications nécessaires à la méthode de Kolmogorov-Zabih [2] pour laquelle un code et demo est disponible en ligne [3], afin de la rendre adaptée au cadre du faible rapport b/h.
Pour ce faire les pistes suivantes pourront être explorées:
- échantillonner plus finement la plage de disparités possibles (et tirer les conséquences de ce changement vis à vis des conditions d’occultation)
- substituer le terme de régularisation
- inclure une condition de préservation d’ordre
- considérer l’applicabilité d’autres modèles de graph-cuts tels que ceux qui seront manipulés en TP [2].
Programmation
Matlab & C, C++
Encadrement
A. Almansa & F. Tupin, C. Barbanson, P. Tan
Références
[1] Y. Boykov and V. Kolmogorov, An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms for energy minimization in vision, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 26 (2004), pp. 1124–1137. [doi]
[2] Hiroshi Ishikawa, Exact Optimization of Markov Random Fields with Convex Priors, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, October 2003, vol 25, nro 10. [PDF]
[3] Vladimir Kolmogorov, Pascal Monasse, and Pauline Tan, Kolmogorov and Zabih’s Graph Cuts Stereo Matching Algorithm, Image Processing On Line, 4 (2014), pp. 220–251. [doi]
