View synthesis using stereo vision

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View synthesis using stereo vision / Daniel Scharstein

資料種別:: 図書
出版情報:: Berlin ; New York : Springer, c1999
形態:: xv, 163 p. ; 24 cm
シリーズ名:: Lecture notes in computer science ; 1583 <BA00009279>
著者名:: Scharstein, Daniel <DA12139256>
ISBN:: 9783540661597 [354066159X]
書誌ID:: BA41951313

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書誌詳細

注記:

Bibliography: p. [149]-163

主題:

Computer vision; Image processing--Digital techniques; Stereoscopic views--Data processing

言語:

英語

目次情報:

Introduction / 1：

The Problem / 1.1：

Applications / 1.1.1：

The Computer Graphics Approach / 1.1.2：

Avoiding the Model / 1.1.3：

A Review of Stereo Vision / 1.2：

Camera Model and Image Formation / 1.2.1：

Stereo Geometry / 1.2.2：

The Correspondence Problem / 1.2.3：

The Epipolar Constraint / 1.2.4：

A Simple Stereo Geometry / 1.2.5：

Rectification / 1.2.6：

Example: SSD / 1.2.7：

Contributions and Outline / 1.3：

A Survey of Image-Based Rendering and Stereo / 2：

Image-Based Rendering / 2.1：

View Synthesis Based on Stereo / 2.1.1：

View Interpolation / 2.1.2：

Mosaics and Layered Representations / 2.1.3：

Stereo / 2.2：

A Framework for Stereo / 2.2.1：

Preprocessing / 2.2.2：

Matching Cost / 2.2.3：

Evidence Aggregation / 2.2.4：

Disparity Selection / 2.2.5：

Sub-Pixel Disparity Computation / 2.2.6：

Diffusion-Based Techniques / 2.2.7：

Other Techniques / 2.2.8：

Promising Recent Approaches / 2.2.9：

Computer Vision Books / 2.3：

View Synthesis / 3：

Geometry / 3.1：

Three-View Rectification / 3.1.1：

The Linear Warping Equation / 3.1.2：

Computing the Rectifying Homographies / 3.1.3：

Synthesizing a New View / 3.2：

Resolving Visibility / 3.2.1：

Holes and Sampling Gaps / 3.2.2：

Combining Information from Both Images / 3.2.3：

Adjusting Intensities / 3.2.4：

Filling Holes / 3.2.5：

The View Synthesis Algorithm / 3.2.6：

Limitations of the Approach / 3.2.7：

Experiments / 3.3：

Image-Based Scene Representations / 3.4：

Summary / 3.5：

Re-evaluating Stereo / 4：

Traditional Applications of Stereo / 4.1：

Automated Cartography / 4.1.1：

Robot Navigation / 4.1.2：

3D Reconstruction / 4.1.3：

3D Recognition / 4.1.4：

Visual Servoing / 4.1.5：

Full vs. Weak Calibration / 4.1.6：

Comparison of Requirements / 4.1.7：

Stereo for View Synthesis / 4.2：

Accuracy / 4.3：

Correct vs. Realistic Views / 4.4：

Areas of Uniform Intensities / 4.5：

Geometric Constraints / 4.5.1：

Interpolated Views / 4.5.2：

Extrapolated Views / 4.5.3：

General Views and the Aperture Problem / 4.5.4：

Assigning Canonical Depth Interpretations / 4.5.5：

Does Adding More Cameras Help? / 4.5.6：

Partial Occlusion / 4.6：

Gradient-Based Stereo / 4.7：

Similarity and Confidence / 5.1：

Displacement-Oriented Stereo / 5.2：

The Evidence Measure / 5.3：

Comparing Two Gradient Vectors / 5.3.1：

Comparing Gradient Fields / 5.3.2：

Computing Gradients of Discrete Images / 5.3.3：

Accumulating the Measure / 5.4：

Stereo: 1D Search Range / 5.5：

General Motion: 2D Search Range / 5.5.3：

Computing Disparity Maps for View Synthesis / 5.6：

Occlusion Boundaries / 5.6.1：

Detecting Partially Occluded Points and Uniform Regions / 5.6.2：

Extrapolating the Disparities / 5.6.3：

Efficiency / 5.7：

Discussion and Possible Extensions / 5.8：

Stereo Using Diffusion / 5.9：

Disparity Space / 6.1：

The SSD Algorithm and Boundary Blurring / 6.2：

Aggregating Support by Diffusion / 6.3：

The Membrane Model / 6.3.1：

Support Function for the Membrane Model / 6.3.2：

Diffusion with Local Stopping / 6.4：

A Bayesian Model of Stereo Matching / 6.5：

The Prior Model / 6.5.1：

The Measurement Model / 6.5.2：

Explicit Local Distribution Model / 6.5.3：

Conclusion / 6.6：

Contributions in View Synthesis / 7.1：

Contributions in Stereo / 7.2：

Extensions and Future Work / 7.3：

Bibliography

Introduction / 1：

The Problem / 1.1：

Applications / 1.1.1：

The Computer Graphics Approach / 1.1.2：

Avoiding the Model / 1.1.3：

A Review of Stereo Vision / 1.2：

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