Zusammenfassung
In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur Detektion von Korrespondenzen in Stereobildern vorgestellt, der nach perzeptiven Gesichtspunkten organisierte Primitiva nutzt. Dabei werden unsichere Eingaben in Form von Primitivahypothesen verarbeitet, von denen auch mehrere den gleichen Bildbereich beschreiben können. Das Korrespondenzproblem wird als Graph modelliert, dessen Knoten die Stereohypothesen repräsentieren. Hierarchische Bestandteilsbeziehungen und andere binäre Einschränkungen gehen als Kanten in den Graph ein. Lokale Bewertungen der Knoten und die durch die Kanten gegebene Nachbarschaft werden in einem Markov Random Field genutzt, um eine globale Bewertung und Selektion jeder Hypothese unter Berücksichtigung des Kontextes zu erstellen.
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Literatur
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Williams, D., Posch, S. (2000). Stereozuordnung von hierarchischen Konturgruppen mot Markov Random Fields. In: Sommer, G., Krüger, N., Perwass, C. (eds) Mustererkennung 2000. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-59802-9_2
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