code for full estimation of disparity map

资 源 简 介

code for full estimation of disparity map

详 情 说 明

立体视觉中的视差图计算是从左右两张图像中获取深度信息的关键步骤。视差图反映了左右图像中对应像素点的水平偏移量，通过这种偏移可以推算出场景中各点的相对深度。

典型的视差图计算流程包含以下几个核心环节：首先需要对左右图像进行预处理，通常包括去噪和亮度归一化，确保后续匹配的准确性。然后通过特征匹配算法（如SAD、SSD或归一化互相关）在左右图像中寻找对应点，计算每个像素点的视差值。为了提高匹配质量，通常会采用滑动窗口法，在局部区域进行相似性度量。

现代方法常使用半全局匹配（SGM）算法，它通过动态规划在多个路径上聚合匹配代价，能够更好地处理纹理稀疏区域。OpenCV库中提供了StereoBM和StereoSGBM等现成的视差计算实现，支持对不同参数（如窗口大小、视差范围等）进行调优。

视差图生成后还需进行后处理，包括无效值填充、亚像素精度优化和一致性检查。最终得到的视差图可以进一步转换为深度图，为三维重建、自动驾驶等应用提供基础数据。整个流程对计算资源要求较高，在实场景中常需要GPU加速。