Mapa denso de disparidade para imagem estereoscópica no domínio de Clifford

Extensões do Quad-tree para a estimação do mapa denso de disparidade utilizando a luminância no domínio real foram propostas na literatura. A contribuição deste trabalho é a comparação do processamento de imagens estéreo entre o algoritmo que é uma extensão do Quad-tree para processar imagens no domínio real utilizando a luminância, com o algoritmo, aqui proposto, que é a extensão do Quad-tree para processar imagens codificadas no domínio da álgebra de Clifford utilizando imagens coloridas do modelo YUV. O mapa denso de disparidade é obtido resolvendo o problema da correspondência para cada pixel entre o par estereoscópico. O problema da correspondência é fundamental e apresenta dificuldades devido à presença de áreas oclusas, ruídos e variações na iluminação, etc. A álgebra de Clifford é utilizada para mapear os valores do modelo YUV de cada pixel nos vetores de base, compondo um número de Clifford. Neste domínio, geram-se resultados melhores para imagens que têm muitos objetos na cena, aqui definidas como complexas, se comparados com os obtidos sobre as imagens utilizando o domínio real sobre a luminância. Processando os pares estereoscópicos utilizados no algoritmo proposto no domínio real e no domínio de Clifford se demonstra, experimentalmente, a melhora obtida para imagens em cenas reais.

Bibliographic Details

Main Authors:	Pasquali,André Luiz, Romero Romero,Milton Ernesto, Mazina Martins,Evandro
Format:	Digital revista
Language:	Portuguese
Published:	Universidad de Tarapacá. 2013
Online Access:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052013000300012
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