Correspondence problem

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Das Korrespondenzproblem betrifft als Basis für die Berechnung des optischen Flusses (optical flow) und des Stereosehens (stereo matching) ein fundamentales Problem der Bildverarbeitung. Dabei werden in zwei digitalen Bildern diejenigen Pixel gesucht, welche jeweils die Projektion desselben Elements derselben Szene darstellen. Das Ergebnis ist üblicherweise eine disparity map, worin für jeden Pixel des einen Bildes ein Verschiebungsvektor zum korrespondierenden Pixel des anderen Bildes ermittelt wird. rdf:langString
The correspondence problem refers to the problem of ascertaining which parts of one image correspond to which parts of another image, where differences are due to movement of the camera, the elapse of time, and/or movement of objects in the photos. rdf:langString
rdf:langString Korrespondenzproblem (Bildverarbeitung)
rdf:langString Correspondence problem
rdf:langString 対応問題
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rdf:langString Das Korrespondenzproblem betrifft als Basis für die Berechnung des optischen Flusses (optical flow) und des Stereosehens (stereo matching) ein fundamentales Problem der Bildverarbeitung. Dabei werden in zwei digitalen Bildern diejenigen Pixel gesucht, welche jeweils die Projektion desselben Elements derselben Szene darstellen. Das Ergebnis ist üblicherweise eine disparity map, worin für jeden Pixel des einen Bildes ein Verschiebungsvektor zum korrespondierenden Pixel des anderen Bildes ermittelt wird.
rdf:langString The correspondence problem refers to the problem of ascertaining which parts of one image correspond to which parts of another image, where differences are due to movement of the camera, the elapse of time, and/or movement of objects in the photos. Correspondence is a fundamental problem in computer vision — influential computer vision researcher Takeo Kanade famously once said that the three fundamental problems of computer vision are: “Correspondence, correspondence, and correspondence!” Indeed, correspondence is arguably the key building block in many related applications: optical flow (in which the two images are subsequent in time), dense stereo vision (in which two images are from a stereo camera pair), structure from motion (SfM) and visual SLAM (in which images are from different but partially overlapping views of a scene), and cross-scene correspondence (in which images are from different scenes entirely).
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