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立体匹配方法基础，主要讲述了一些立体匹配的研究背景和意义，可以作为一个科普ppt

国外著名实验室的较好的介绍立体匹配的PPT。包括概念，算法介绍以及硬件模型。十分适合于立体视觉的入门。

双目立体视觉重建 主要分2种方式重建 特征点匹配重建 和视差图重建

是一种很理想的立体匹配算法。通过它可以得到理想的匹配结果，大家可以学习一下！

杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码C++ VS环境，VS2019可以直接运行，不用进行配置，代码内容详参考论文《Qiongxiong Yang,Stereo Matching Using Tree Filtering》 ppm格式文件用cvkit直接转化就可以 参照C:\Users\DELL>D:\cvkit\bin\imgcmd.exe D:\teddy\disp2.png -out D:\teddy\teddy_disp.pgm

针对双目视觉立体匹配中的视差优化问题, 提出一种基于稳定树形结构的视差优化算法. 在双目匹配问题 中, 视差可以通过检测左右眼2张视觉成像图片中的对应点的信息来计算得出, 以生成三维深度图像, 继而通过视差 优化这一步骤提高三维深度图像的质量. 从计算视差中支持域的角度出发, 用稳定度的概念来衡量支持域的特征; 通过基于稳定度的树结构来评估和重构支持域, 用于之后的代价聚合, 以减少视差错误. 除了室内图片, 文中方法还 被拓展到了真实路面的数据集, 其在移除大块视差错误和整合碎片上取得了明显优于其他方法的效果; 与传统的基 于树结构的方法相比, 在保持精确度的同时降低了 70%的聚合时间, 极大地提高了视差优化的速度.

基于CPU的快速立体匹配算法，可以实现实时效果

描述了关于PSMNet实验的部分细节。仅供参考。 可能存在错误，以正确为准。

census 立体匹配算法c++实现 可直接运行或进行修改