Výpočet mapy disparity ze stereo obrazu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Diplomová práca sa zameriava na výpočet mapy disparity s použitím konvolučnej neurónovej siete. Preberá problematiku použitia konvolučných neurónových sietí pre porovnanie obrazov a výpočet disparity zo stereo obrazu ako aj existujúce prístupy pre riešenie zvoleného problému. Navrhuje a implementuje systém pozostávajúci z konvolučnej neurónovej siete pre odhad podobnosti dvoch výrezov obrazu, a metód pre filtráciu a vyhladenie výslednej mapy disparity. Experimenty a výsledky ukázali, že najkvalitnejšie disparitné mapy generuje riešenie, kde neurónová sieť porovnáva výrezy s rozmermi 9x9 pixlov v spojení s algoritmom pre agregáciu a korekciu párovacej ceny a bilaterálnym filtrom.
The master thesis focuses on disparity map estimation using convolutional neural network. It discusses the problem of using convolutional neural networks for image comparison and disparity computation from stereo image as well as existing approaches of solutions for given problem. It also proposes and implements system that consists of convolutional neural network that measures the similarity between two image patches, and filtering and smoothing methods to improve the result disparity map. Experiments and results show, that the most quality disparity maps are computed using CNN on input patches with the size of 9x9 pixels combined with matching cost agregation and correction algorithm and bilateral filter.
The master thesis focuses on disparity map estimation using convolutional neural network. It discusses the problem of using convolutional neural networks for image comparison and disparity computation from stereo image as well as existing approaches of solutions for given problem. It also proposes and implements system that consists of convolutional neural network that measures the similarity between two image patches, and filtering and smoothing methods to improve the result disparity map. Experiments and results show, that the most quality disparity maps are computed using CNN on input patches with the size of 9x9 pixels combined with matching cost agregation and correction algorithm and bilateral filter.
Description
Citation
TÁBI, R. Výpočet mapy disparity ze stereo obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (člen)
Doc. Ing. Valentino Vranić, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-19
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Dr. Bidlo měl formální připomínku k velikosti evaluačního data setu, který byl použitý pro srovnání práce s existujícími metodami a k prezentaci výsledků. Prof. Zemčík měl dotaz k vhodnosti využití hlubokých neuronových sítí k výpočtu disparitní mapy. Student všechny dotazy zodpověděl. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Kde vidíte prostor pro vhodnou optimalizaci algoritmu?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení