Resumen

Este artículo presenta un nuevo método no local de agregación de costes para la correspondencia estereoscópica. El árbol de spanning mínimo (MST) emplea la diferencia de color como único componente para construir la función de peso, lo que a menudo hace que no se consigan resultados satisfactorios en algunas regiones limítrofes con distribuciones de color similares. En este trabajo se utiliza un coste inicial modificado. Los píxeles erróneos son a menudo causados por dos píxeles del objeto y del fondo, que tienen una distribución de color similar. Se emplea la correlación interna de color como un nuevo componente de la función de peso, que se determina para eliminarlos eficazmente. Además, también se mejora el método de segmentación de la estructura de árbol. Así, se desarrolla una estructura de árbol más robusta y razonable. El método propuesto se probó en conjuntos de datos de Middlebury. Como era de esperar, los resultados experimentales muestran que el método propuesto supera a los métodos no locales clásicos.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:función de peso, nuevo método no local de agregación de costes, métodos no locales clásicos, correlación interna de colores, estructura de árbol razonable, distribución de colores similares, distribuciones de colores similares, método, artículo, conjuntos de datos de middlebury
• Keywords:weight function, new nonlocal cost aggregation method, classical nonlocal methods, inner color correlation, reasonable tree structure, similar color distribution, similar color distributions, method, paper, middlebury datasets