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Correlation measures for color images
Matching is a difficult task in stereoscopic reconstruction. The present paper deals with dense correlation-based
matching. Few papers mention the use of color for dense correlation-based matching but those have shown the
increase of efficiency with color images. Consequently, the purpose of this paper is to take into account color in dense
correlation-based matching. The main novelty of our work is to set up a protocol that generalizes dense
correlation-based matching to color by choosing a color system and by generalizing the correlation measures to color.
Nine color systems have been evaluated and three different methods have been compared. The evaluation and
comparison protocol we have proposed highlights the behavior of the methods with each color system. The results
show what to do in order to take into account color and how using color can improve the efficiency.Une des manières de réaliser la mise en correspondance, tâche cruciale dans tout algorithme de
reconstruction stéréoscopique, est d'utiliser une mesure de corrélation. Habituellement, seules des images
de niveaux de gris sont prises en compte et peu de travaux utilisent la couleur pour la mise en
correspondance dense par corrélation, mais ceux-ci ont mis en évidence un gain de performance. Cet article
s'inscrit dans la continuité de ces travaux. Sa contribution principale est l'établissement d'une stratégie de
généralisation à la couleur de la mise en correspondance par corrélation. Cette généralisation passe par le
choix d'un système de représentation de la couleur et par l'adaptation des mesures de corrélation à la
couleur. Neuf systèmes différents, parmi les plus utilisés, sont testés et trois méthodes de généralisation
différentes sont proposées. Nous avons mis en place un protocole d'évaluation et de comparaison pour
étudier le comportement de chacune de ces méthodes, suivant chaque système de couleur. Les résultats
obtenus mettent en Ă©vidence les choix Ă faire effectuer pour prendre en compte les images couleur ainsi
que le gain de performance obtenu par rapport Ă l'utilisation des images en niveaux de gris