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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Stereo Reconstruction and Contrast Restoration in Daytime Fog

verfasst von : Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel

Erschienen in: Computer Vision – ACCV 2012

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Stereo reconstruction serves many outdoor applications, and thus sometimes faces foggy weather. The quality of the reconstruction by state of the art algorithms is then degraded as contrast is reduced with the distance because of scattering. However, as shown by defogging algorithms from a single image, fog provides an extra depth cue in the gray level of far away objects. Our idea is thus to take advantage of both stereo and atmospheric veil depth cues to achieve better stereo reconstructions in foggy weather. To our knowledge, this subject has never been investigated earlier by the computer vision community. We thus propose a Markov Random Field model of the stereo reconstruction and defogging problem which can be optimized iteratively using the

α

-expansion algorithm. Outputs are a dense disparity map and an image where contrast is restored. The proposed model is evaluated on synthetic images. This evaluation shows that the proposed method achieves very good results on both stereo reconstruction and defogging compared to standard stereo reconstruction and single image defogging.

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Metadaten
Titel
Stereo Reconstruction and Contrast Restoration in Daytime Fog
verfasst von
Laurent Caraffa
Jean-Philippe Tarel
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37447-0_2