A parallel proximal splitting method for disparity estimation from multicomponent images under illumination variation

Abstract : Proximal splitting algorithms play a central role in finding the numerical solution of convex optimization problems. This paper addresses the problem of stereo matching of multi-component images by jointly estimating the disparity and the illumination variation. The global formulation being non-convex, the problem is addressed by solving a sequence of convex relaxations. Each convex relaxation is non trivial and involves many constraints aiming at imposing some reg- ularity on the solution. Experiments demonstrate that the method is efficient and provides better results compared with other approaches.
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Journal of Mathematical Imaging and Vision, Springer Verlag, 2013, 47 (3), pp.167-178. 〈10.1007/s10851-012-0361-z〉
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Contributeur : Mireille El Gheche <>
Soumis le : mercredi 19 septembre 2012 - 11:04:15
Dernière modification le : mardi 12 juin 2018 - 17:54:49
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 décembre 2012 - 03:45:24

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Caroline Chaux, Mireille El Gheche, Joumana Farah, Jean-Christophe Pesquet, Beatrice Pesquet-Popescu. A parallel proximal splitting method for disparity estimation from multicomponent images under illumination variation. Journal of Mathematical Imaging and Vision, Springer Verlag, 2013, 47 (3), pp.167-178. 〈10.1007/s10851-012-0361-z〉. 〈hal-00733454〉

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