YUV luma/chroma quantization and sparse correspondence for real time video stereo matching
Notice bibliographique
Résumé
To realize the real time dense disparity map running at a video rate of 30 fps, the dynamic time warp algorithm (DTW) provides a robust method of stereo matching. This method requires to calculate the pixel-by-pixel similarity matrix that indicates the similarity from one pixel of the left image to a pixel of the right image in the raster profile. The size of the similarity matrix S is N2 for the raster size N. Down sampling to reduce N defeats the purpose of disparity measurement because the spatial resolution is also reduced. A method to introduce sparse samples is proposed in this paper, so that the proposed method reduces N but not sacrificing the spatial resolution of stereo matching. The denoised raster waveform is coarsely quantized to produce a binary train at each of the quantization level. The run-length for the contiguous one's is used as a feature to represent the raster waveform profile. The size of the sparse set is about N = 30 as opposed to the raster size N = 352 for the CIF size image. This idea is applied to the luma Y-image and the chroma UV-image in the YUV color space to take advantage of the concept of image segmentation by color in addition to the stereo matching normally performed in the gray scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».