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Sub-pixel disparity estimation in continuous space

机译:连续空间中的亚像素视差估计

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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物体尺寸估计之类的立体视觉深度应用,视差估计的准确性决定了深度测量的准确性。传统的密集方法很难估计0.1像素精度内的视差。在本文中,我们提出了一种新颖的基于对象的方法来实现鲁棒且深的亚像素精确视差估计。在我们的实验系统中,它可以提供深度测量,且150 m以内的相对误差小于5%。

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