The support points are then used to

The support points are then used to guide the dense stereomatching stage [Fig. 1(h)] in two separate ways. First, they areused to define a slanted plane prior which guides the densematching stage. To this end, ELAS uses Delaunay triangulation to construct a mesh which approximates coarse scene geometry [Fig. 1(g)]. Second, they are aggregated and used to limit thedisparity values evaluated during the dense matching stage. Thisrange is expanded to include immediately neighboring values(±1), which gives an algorithm a chance to recover in case theinitial mesh is incorrect [Figs. 2 and 1(f)].

結果 (繁體中文) 1:

然後將支承點用於引導稠密立體匹配階段[圖 1（H）]在兩個分開的方式。首先，它們areused以限定一個前傾斜平面，其引導densematching階段。為此，使用ELAS Delaunay三角剖分來構造近似於粗場景幾何圖的網格。圖1（g）]。第二，它們被聚集和用於在稠密匹配級評價限制視差的值。Thisrange擴展到包括立即相鄰值（±1），其給出的算法的機會的情況下，以恢復theinitial目是不正確[圖 圖2和圖1（f）〕。

結果 (繁體中文) 2:

然後，支援點用於以兩種不同方式指導密集立體匹配階段 [圖 1（h）]。首先，它們用於定義一個傾斜平面，用於引導密集匹配階段。為此，ELAS 使用 Delaunay 三角剖分構造近似粗糙場景幾何的網格 [圖 1（g）]。其次，它們被聚合，並用於限制在密集匹配階段計算的差值。此範圍被擴展以包括立即鄰值 （^1），這為演算法提供了在初始網格不正確的情況下恢復的機會 [圖 2 和 1（f）]。

結果 (繁體中文) 3:

然後使用支撐點以兩種不同的管道引導密集立體匹配級[圖1（h）]。首先，它們被用來定義一個傾斜的平面來引導去匹配階段。為此，ELAS使用Delaunay三角剖分來構造一個近似於粗略場景幾何的網格[圖1（g）]。其次，它們被聚合並用於限制在密集匹配階段計算的離散度值。該範圍被擴展到包括緊鄰的值（±1），這使得算灋有機會在初始網格不正確的情况下恢復[圖。2和1（f）]。