SAD立体匹配算法 源码

只是一个很简单的立体匹配，可以运行。如果是做计算机视觉方面的东西，还是有一定的参考价值。下载下来直接可以运行

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传统的基于像素点的匹配算法常常是算出初始匹配代价后直接采用贪心策略求取视差，虽然速度较快，但往往是局部最优的，以至精确度很低。针对这一问题，目前策略主要有：（1）半全局优化算法：扫描线算法和动态规划算法；（2）全局优化算法：置信度算法和图割算法。本文旨在通过详细讨论这四种算法原理本质，算法步骤与算法运行，从而深刻分析各自的优点与缺点

基于视差空间采样的区域增长稠密立体匹配算法

针对目前双目视觉立体匹配算法计算量过大、实时性不强的问题, 提出了一种平行配置系统的快速立体匹配算法。利用两幅视图的差异将视图分为特征点和非特征点, 然后对特征点采用WTA (winner-take-all)方法进行匹配, 而对非特征点只进行简单的验证, 最后得出致密的视差图。该算法利用视差的分段连续性, 大大减少了运算量。实验结果表明, 该算法提取的特征点集中于视差不连续区, 与目前其它基于区域的匹配算法相比, 该算法得到的误匹配像素百分比与其它算法相当, 而计算速度却提高了一个数量级, 并且边缘特征较好, 是一种有效可行的高实时性立体匹配算法。

对于基于深度学习的立体匹配而言,模型的网络结构对算法精度的影响很大,而算法运行效率也是实际应用中需要考虑的重要因素。提出一种在视差维度上使用稀疏损失体进行立体匹配的方法。采用宽步长平移右视角特征图构建稀疏的三维损失体,使三维卷积模块所需的显存和计算资源均降低数倍。采用多类别输出的方式对匹配损失在视差维度上进行非线性上采样,并结合两种损失函数训练模型,在保证运行效率的同时提高算法精度。在KITTI测试集上,与基准算法相比,所提算法不仅提高了精度,而且运行时间缩短了约40%。

为提高双目立体视觉测量图像精确匹配的稳定性，提出一种基于特征点能量的稳健匹配新算法。该算法基于极线约束获取左右图像中特征点的初始匹配，根据特征点之间极线约束关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特征点，通过比对特征点能量值来剔除误匹配。该算法有效降低了误匹配率和误剔除率，从而满足多视角测量数据拼合过程中严格限制误匹配率的要求。实验结果表明，该算法正确匹配率大于95%，误剔除率小于2%，具有较强的稳健性。

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题. 首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了 双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的 各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存 在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.

基于最小生成树的立体匹配算法，vs