フェーズベースのステレオマッチングのためのウィンドウ集約広告センサスアルゴリズムを固定しました

位相ベースのステレオマッチング（PSM）は、双眼構造光の重要なステップです。PSMは、特に絶対位相マトリックス（APM）の二重データ型のため、効率と精度のバランスをとるのは困難です。これは、PSMが従来の強度画像のステレオマッチングよりも多くの実行時間とメモリを必要とすることを意味します。このホワイトペーパーでは、PSMの効率と精度の矛盾のバランスをとるために、固定ウィンドウ集約AD-Census（FWA-AD-Census）と呼ばれる修正された絶対差（AD） - センサスアルゴリズムを提案します。FWA-AD-CENSUSは、広告センサスの適応サポートウィンドウの代わりに、固定サポートウィンドウでコストを一致させる集約を集めます。PSMが固定サポートウィンドウで一致するコストを集約するためにより適している理由を分析します。シミュレーションと実験は、FWA-ADセンサスを他の2つのローカルステレオマッチングアルゴリズムと比較することにより、FWA-AD-Censusのパフォーマンスを検証するために実施されます。1つは広告センサスで、より正確ですが効率が低いです。その一致するコストは、適応サポートウィンドウに集約されています。もう1つは絶対差の合計（SAD）です。これはより効率的ですが、正確ではなく、その一致するコストは固定サポートウィンドウに集約されます。理論分析と実験結果は、提案されたアルゴリズムが実行時間が短縮されているとADセンサスと同様の精度を達成できることを示しています。

Phase-based stereo matching (PSM) is a vital step in binocular structured light. PSM is hard to strike a balance between efficiency and accuracy, especially because of the absolute phase matrix's (APM) double data type. It means that PSM needs more run time and memory than conventional intensity images' stereo matching. In this paper, we propose a modified absolute difference (AD)-Census algorithm called the fixed window aggregation AD-Census (FWA-AD-Census) to balance the contradiction between efficiency and accuracy in PSM. The FWA-AD-Census aggregates matching cost in a fixed support window instead of an adaptive support window in AD-Census. We analyze the reason why PSM is more suitable to aggregate the matching cost in a fixed support window. Simulations and experiments are conducted to verify the FWA-AD-Census's performances by comparing the FWA-AD-Census with two other local stereo matching algorithms. One is the AD-Census, which is more accurate but less efficient. Its matching cost is aggregated in an adaptive support window. Another is the sum of absolute difference (SAD), which is more efficient but less accurate, and its matching cost is aggregated in a fixed support window. Theoretical analysis and experimental results both indicate that the proposed algorithm can achieve similar accuracy to the AD-Census with less run time.