A Convex Solution to Spatially-Regularized Correspondence Problems
A Convex Solution to Spatially-Regularized Correspondence Problems
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空间正则化对应问题的凸解
DOI：
10.1007/978-3-319-46475-6_52
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Cremers
中科院分区：
文献类型：
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作者：
T. Windheuser;D. Cremers
我们提出了一个凸公式的两个图像之间的对应问题的能量函数测量数据的一致性和空间规律性。为此，我们制定了一般的对应问题作为一个最小的二维表面搜索。然后，我们使用几何测度理论的工具，并引入2-向量场作为二维曲面的表示。我们提出了一个离散化的表面配方，产生一个凸最小化问题，并计算一个全局最优的解决方案，使用一个有效的原始-对偶算法。
We propose a convex formulation of the correspondence problem between two images with respect to an energy function measuring data consistency and spatial regularity. To this end, we formulate the general correspondence problem as the search for a minimal two-dimensional surface in. We then use tools from geometric measure theory and introduce 2-vector fields as a representation of two-dimensional surfaces in. We propose a discretization of this surface formulation that gives rise to a convex minimization problem and compute a globally optimal solution using an efficient primal-dual algorithm.