Variational approach to interpolate and correct biases in stereo correlation. FACCIOLO, G., ALMANSA, A., & PARDO, A. In 2005. GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images. abstract bibtex Un défaut bien connu des modèles numériques d 'élévation (MNE) obtenus par des techniques de corrélation, est le phénomène d'adhérence, qui apparaît le long des bords très contrastés de l'image comme une dilatation de la partie supérieure (ou inférieure) du terrain estimé. Le phénomène est directement lié à la taille des voisinages utilisés lors de la maximisation de la corrélation normalisée, et la magnitude de ces artefacts ne peut pas être négligée quand une précision très sous-pixellaire est cherchée. Le travail de Delon et Rougé [3] donne une caractérisation de ce phénomène, fournissant un lien entre les disparités mesurées par corrélation et les vraies disparités. Il permet aussi de détecter des régions incorrélables, c'est à dire, des régions ne contenant aucune information utile pour une corrélation suffisamment précise. Comme cette relation (entre disparités vraies et estimées) est exprimée par un système linéaire très mal posé, des nombreuses suppositions simplificatrices ont été adoptées pour sa résolution, conduisant à la correction barycentrique du phénomène d'adhérence. Le résultat, bien que beaucoup amélioré par rapport aux disparités brutes, reste légèrement flou et oscillant, ce qui est particulièrement gênant pour le MNE urbain. Dans cet article nous proposons des suppositions simplificatrices moins contraignantes pour l'inversion du système, à savoir, sa régularisation par un terme de surface minimale ou variation totale. Une telle approche permet d'obtenir un terrain avec des bords moins flous, tout en interpolant les régions vides (sans information fiable de corrélation) d'une façon raisonnable.
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