提出日：2013/01/15

学籍番号：

氏名：河野歩実

e-mail : kawano☆ime.info.hiroshima-cu.ac.jp(☆→@)

画像応用数学特論　レポート

[課題]視点が異なる2つ画像において，階層グラフカットによるステレオマッチングを行い，視差画像を出力として考察を行う．

実行環境

OS

CentOS release 5.5（Windows 7 Professional 上でVMware Player により実行）

コンパイラ

g++ ver.4.1.2

使用言語

C++

使用ライブラリ

OpenCV 1.1

maxflow(http://pub.ist.ac.at/~vnk/software.html )

CPU

Intel(R)Core(TM)i5-2540M CPU @ 2.60GHz(仮想マシンへは1 コア)

メモリ

4GB(仮想マシンへは1GB)

実行方法

ソースファイル一式をDL

↓

コンパイル

(階層グラフカットの場合) g++ -ggdb `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv` graph.cpp maxflow.cpp graph.h block.h hierarchical.cpp –o hierarchical

(α拡張の場合) g++ -ggdb `pkg-config --cflags opencv` `pkg-config --libs opencv` graph.cpp maxflow.cpp graph.h block.h alpha_stereo.cpp –o alpha_stereo

↓

実行

(階層グラフカットの場合) ./hierarchical 左画像 右画像 出力画像 最大視差

(α拡張の場合)./alpha_stereo 左画像 右画像 出力画像 最大視差

実装したアルゴリズム

・変数宣言
・for p=全てのピクセル
	・fp=初期値
・end for
・A={{0},...,{3,...,64}}
・E=とても大きな値
・for ループ=0～とても大きな値
	・success=0
	・for i=0~11
		・グラフの初期化
		・全てのノードの追加
		・for p=全てのピクセル
			・A[i]のうち、beta_pに最も近い値をalpha_pに設定
			・ノードのソース側にD(beta_p)、D(alpha_p)を設定
		・end for
		・for(p,q)=全ての隣接点
			・A[i]のうち、beta_pに最も近い値をalpha_pに設定
			・A[i]のうち、beta_qに最も近い値をalpha_qに設定
			・もし、V(beta_p,beta,q)< = V(alpha_p,alpha_q)の場合
				・ノードaからノードpへのエッジの重みに10000を設定
				・ノードaからノードqへのエッジの重みに10000を設定
				・ノードpからノードaへのエッジの重みに、V(alpha_p,beta,q)-V(beta_p,beta_q)か０のうち大きいほうを設定
				・ノードqからノードaへのエッジの重みに、V(beta_p,alpha,q)-V(beta_p,beta_q)か０のうち大きいほうを設定
			・もし、V(beta_p,beta,q)>  V(alpha_p,alpha_q)の場合
				・ノードpからノードaへのエッジの重みに10000を設定
				・ノードqからノードaへのエッジの重みに10000を設定
				・ノードaからノードqへのエッジの重みに、V(alpha_p,beta,q)-V(alpha_p,alpha_q)か０のうち大きいほうを設定
				・ノードaからノードpへのエッジの重みに、V(beta_p,alpha,q)-V(alpha_p,alpha_q)か０のうち大きいほうを設定

		・end for
		・最大流・最小カットアルゴリズムの適用
		・E'=求まったラベルで計算した総コスト関数
		・E'＜Eなら、現在のラベルを求まったラベルにし、E =E'にし、success =1にする
		・グラフの消去
	・end for
	・もしsuccess＝＝０ならループを脱出
・end for

コストについて

　・データコスト

　・スムーズコスト

実行結果

以下の2枚のステレオ画像を用いて階層グラフカットとα拡張を用いたグラフカットによるステレオマッチングの結果を以下に示す．

データコストに用いるウインドウサイズを変更して実行時間と精度に関する考察を行う．

入力画像

左視点画像

右視点画像

出力画像

階層グラフカット

ウインドウサイズ7×7

実行時間27.46[s]

階層グラフカット

ウインドウサイズ3×3

実行時間15.75[s]

α拡張を用いたグラフカット

ウインドウサイズ7×7

実行時間136.84[s]

α拡張を用いたグラフカット

ウインドウサイズ3×3

実行時間[s]

真値

考察

階 層グラフカットとα拡張によるステレオマッチングを比較すると，実行時間に関しては階層グラフカットの方が圧倒的に早い結果となった．ラベルを階層的に振 り分けることでループ回数が減ったためであると考えられる．精度に関しては見た目の評価ではあるが，真値と比較するとα拡張を用いたグラフカットの方がや や高い．ウインドウサイズの変更による結果の違いでは，3×3の方よりも7×7の方が滑らかになることが分かった．しかし，これ以上ウインドウサイズを大きくしてしまうと実行時間に影響が出ると考えられる．