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摘要:
In multi-view stereo,unreliable matching in low-textured regions has a negative impact on the completeness of reconstructed models.Since the photometric consistency of low-textured regions is not discriminative under a local window,non-local information provided by the Markov Random Field (MRF) model can alleviate the matching ambiguity but is limited in continuous space with high computational complexity.Owing to its sampling and propagation strategy,PatchMatch multi-view stereo methods have advantages in terms of optimizing the continuous labeling problem.In this paper,we propose a novel method to address this problem,namely the Coarse-Hypotheses Guided Non-Local PatchMatch Multi-View Stereo (CNLPA-MVS),which takes the advantages of both MRF-based non-local methods and PatchMatch multi-view stereo and compensates for their defects mutually.First,we combine dynamic programing (DP) and sequential propagation along scanlines in parallel to perform CNLPA-MVS,thereby obtaining the optimal depth and normal hypotheses.Second,we introduce coarse inference within a universal window provided by winner-takes-all to eliminate the stripe artifacts caused by DP and improve completeness.Third,we add a local consistency strategy based on the hypotheses of similar color pixels sharing approximate values into CNLPA-MVS for further improving completeness.CNLPA-MVS was validated on public benchmarks and achieved state-of-the-art performance with high completeness.
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篇名 CNLPA-MVS:Coarse-Hypotheses Guided Non-Local PatchMatch Multi-View Stereo
来源期刊 计算机科学技术学报(英文版) 学科
关键词
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 Special Section of CVM 2021
研究方向 页码范围 572-587
页数 16页 分类号
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计算机科学技术学报(英文版)
双月刊
1000-9000
11-2296/TP
16开
北京中关村科学院南路6号 《计算机科学技术学报(英)》编辑部
1986
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