图像立体匹配的有关源码

资 源 简 介

图像立体匹配的有关源码

详 情 说 明

图像立体匹配是计算机视觉中用于计算左右视图视差图的核心技术。其核心思想是通过匹配左右图像中的对应像素点，计算它们在水平方向上的位移差（即视差）。

常见的立体匹配算法主要包括以下几种实现思路：

基于局部窗口的匹配方法 通过为每个像素点定义一个局部窗口，计算窗口内像素的相似度（如SSD、SAD、NCC等），最终选择相似度最高的位置作为匹配结果。这种方法计算效率高但容易在弱纹理区域失效。

全局优化方法 将立体匹配建模为能量最小化问题，使用动态规划、图割或置信度传播等算法求解。这类方法能获得更平滑的视差图但计算复杂度较高。

半全局匹配(SGM) 结合局部和全局方法的优点，通过多路径聚合代价来优化匹配结果。这是目前工业应用中较为成熟的方案。

基于深度学习的方法 近年来兴起的端到端网络如GC-Net、PSMNet等，通过卷积神经网络直接预测视差图，在精度上有显著提升。

实现时还需要考虑以下关键步骤： 图像矫正（立体校正） 代价计算与聚合 视差计算与优化 后处理（一致性检查、亚像素优化等）

OpenCV中提供了BM、SGBM等经典算法的实现，可以作为开发起点。要获得更好效果，建议结合具体场景调整匹配窗口大小、视差范围等参数。