SCOPUS
KCI등재
An Improved Stereo Matching Algorithm with Robustness to Noise Based on Adaptive Support Weight
저자
발행기관
Korea Information Processing Society(Korea Information Processing Society)
학술지명
Journal of information processing systems(Journal of Information Processing Systems)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
English
주제어
등재정보
SCOPUS,KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
수록면
256-267(12쪽)
제공처
An active research area in computer vision, stereo matching is aimed at obtaining three-dimensional (3D) information from a stereo image pair captured by a stereo camera. To extract accurate 3D information, a number of studies have examined stereo matching algorithms that employ adaptive support weight. Among them, the adaptive census transform (ACT) algorithm has yielded a relatively strong matching capability. The drawbacks of the ACT, however, are that it produces low matching accuracy at the border of an object and is vulnerable to noise. To mitigate these drawbacks, this paper proposes and analyzes the features of an improved stereo matching algorithm that not only enhances matching accuracy but also is also robust to noise. The proposed algorithm, based on the ACT, adopts the truncated absolute difference and the multiple sparse windows method. The experimental results show that compared to the ACT, the proposed algorithm reduces the average error rate of depth maps on Middlebury dataset images by as much as 2% and that is has a strong robustness to noise.
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