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[Math] chapter 4.4 [Stereo Reconstruction: Spatial Regularization] 본문

Study/Math

[Math] chapter 4.4 [Stereo Reconstruction: Spatial Regularization]

kalelpark 2023. 4. 11. 21:09

Spatial Regularization

Local Matching 대해서 설명합니다.

유사한 이미지라도, 카메라의 위치에 따라, 각기 다르게 정보가 읽힐 수 있습니다.

현실 세계에서는 물체의 불연속성을 제외하고는, 깊이는 천천히 변합니다.

Stereo MRF(Markov Random Field)

Bayseian Modeling을 통해서, 이미지를 분석하는데 사용되는 방법이다. 한 부분의 데이터를 알기 위해 전체의 데이터를 보고 판단하는 것이 아니라, 이웃하고 있는 데이터들과의 관계를 통해서 판단합니다.

한 상태에서 다른 상태로 변할 확률이 현재의 상태에만 의존하는 모델을 의미

 

Markov Random Fields (MRF) 모델을 바탕으로 한 영상 해석은 모델의 영상의 기본구조들로 구성된 그래프 위에서 정의하고 이웃하고 있는 데이터들과의 관계를 통해 영상을 해석하는데 활용됩니다.

Stereo MRF(Markov Random Field)의 활용

Reference

https://wordbe.tistory.com/entry/PGM-part2-Markov-Random-Field

 

[PGM] part2 - Markov Random Field

확률 그래피컬 모델(Probability Graphical Model) - part2 3.Markov Random Field 마르코브 랜덤필드는 무방향그래프(undirected graph)를 이용합니다. 이웃한 노드사이에만 직접적인 상호작용, 멀리 떨어진 노드와

wordbe.tistory.com

 
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