الاستereoسيس المتعدد المنظورات المتوازية على نطاق واسع من خلال انتشار الاتجاهات السطحية

نقدم طريقة جديدة متوازية على نطاق واسع لتوافق متعدد الرؤى عالي الجودة. تعتمد عملنا على فكرة Patchmatch: بدءًا من مستويات ثلاثية الأبعاد عشوائية مُولَّدة في فضاء المشهد، يتم تنقل وتحسين أفضل المستويات المتوافقة بشكل تكراري لاستخلاص حقل عمق واتجاهات عادية ثلاثية الأبعاد لكل رؤية، بحيث يتم تحقيق أعلى قدر ممكن من قياس الاتساق الضوئي الموثوق عبر جميع الصور. تكمن مبتكراتنا الرئيسية في جعل Patchmatch يعمل في فضاء المشهد، مما يمكّن من دمج تشابه الصور عبر عدة رؤى والحصول على خرائط عمق أكثر دقة. وعلى الجانب الآخر، نُقدّم خوارزمية انتشار معدلة تشبه الانتشار الحراري، والتي يمكن توازيها على نطاق واسع، وتُنتج توافقًا متعدد الرؤى كثيفًا على عشرة صور بحجم 1.9 ميغابكسل في غضون 3 ثوانٍ فقط على بطاقة رسوميات من الفئة الاستهلاكية. تعتمد طريقتنا على نافذة دعم مائلة، وبالتالي لا تُظهر أي تحيز نحو المستوى المُوازي للصورة (الفرنتو-بارالييل)، وهي بالكامل محلية ومتوازية، مما يجعل زمن الحساب يتناسب خطياً مع حجم الصورة، وعكسياً مع عدد الخيوط المتوازية. علاوة على ذلك، فإنها تستهلك مساحة ذاكرة منخفضة جدًا (أربعة قيم لكل بكسل، بغض النظر عن مدى العمق). وبالتالي، تُظهر أداءً ممتازًا في التوسع، وتستطيع التعامل مع عدة صور كبيرة بحلقة عمق عالية. وقد أظهرت التجارب على مجموعتي بيانات DTU وMiddlebury متعدد الرؤى، وكذلك على صور جوية مائلة، أن طريقتنا تحقق نتائج تنافسية للغاية، بدرجة عالية من الدقة والشمولية، في مجموعة متنوعة من السيناريوهات المختلفة.