置信传播的立体匹配算法

资 源 简 介

置信传播的立体匹配算法

详 情 说 明

置信传播（Belief Propagation, BP）是一种基于图模型的推理算法，广泛应用于计算机视觉中的立体匹配问题。该算法通过迭代更新相邻节点间的信息传递，最终收敛到能量函数的最优解，从而获得高精度的视差图。

立体匹配的核心目标是为左右图像中的对应像素点找到正确的视差值。置信传播将这一问题建模为马尔科夫随机场（MRF），其中每个像素点对应一个节点，其视差选择受相邻节点的影响。通过定义数据项和平滑项构建能量函数，数据项反映左右图像对应像素的匹配代价，平滑项则鼓励相邻像素的视差连续。

置信传播通过消息传递机制逐步优化全局能量。在每次迭代中，节点向其邻域发送“消息”，传递自身对视差分布的置信度。经过多次迭代后，各节点的视差概率分布趋于稳定，最终选择使能量最小化的视差作为输出。

相比局部匹配方法，基于置信传播的算法能有效克服纹理缺失区域的误匹配，并在遮挡边界保持较好的平滑性。但其计算复杂度较高，通常需要通过多尺度策略或并行计算加速收敛。改进方向包括结合深度学习优化初始匹配代价，或采用更高效的消息近似方法。