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Sub-pixel disparity estimation in continuous space

机译:连续空间中的子像素视差估计

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摘要

For depth-from-stereo vision applications such as driving assistance and object-size estimation, the accuracy of disparity estimation determines the precision of depth measurement. Conventional dense methods are hard to estimate disparity within a 0.1 pixel precision. In this paper, we present a novel object-based method to achieve robust and deep sub-pixel accurate disparity estimation. In our experimental system, it can provide depth measurement with less than 5% relative error within 150 m.
机译:对于诸如驾驶辅助和对象估计的深度 - 立体声视觉应用,视差估计的准确性决定了深度测量的精度。传统的致密方法很难在0.1像素精度范围内估计差异。在本文中,我们介绍了一种基于对象的基于对象的方法,实现了鲁棒和深的子像素精确的视差估计。在我们的实验系统中,它可以在150米内提供小于5%的相对误差的深度测量。

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