3D全息图像可以通过再现3D场景的光线来提供真实的3D内容，并且被认为是未来3D电视的有前途的技术。 视差信息是3D全息图像的首要内在特征。 提出了一种基于HEVC的基于视差补偿的3D全息图像编码算法。 为了产生真实的差异，我们 在视差匹配过程中向外扩展可用区域，而不是将当前编码块分为四个部分。 实验结果表明， 与原始HEVC标准相比，该方法与原始HEVC帧内预测和经典TMP算法相比，具有可观的收益，并且复杂度增加。

利用VC结合OPENCV编写的图像匹配生成视差图像的程序。

Kolmogorov and Zabih’s graph cuts stereo matching algorithm by Vladimir Kolmogorov and Pascal Monasse This software is linked to the IPOL article [1], which gives a detailed description of the algorithm.

matlab 视差图计算代码光流视差误差计算和可视化 该存储库通过基于真实值评估和可视化流误差和视差误差，为光流算法提供了比较工具。 该代码已在 MATLAB 中实现，它以一种易于使用的方式集成了计算、可视化和编程。 快速开始 为了快速理解基本概念和实现，运行 demo.m，它接受地面实况和估计的流量和视差图作为光流误差和视差误差计算和显示的输入。 光流数据集 请参阅这篇关于“光流算法的评估数据集和基准：综述”的评论论文，以选择优选数据集以用于特定任务和培训的关键实施： 用法 流程演示 flow_read() → 从 PNG 图像加载流场 F flow_visualization → 以 u 和 v 作为函数的输入显示光流的颜色图和可视化（这里 u 和 v 分别指流场的水平和垂直分量）并输出循环编码的 uint8 图像flow_error → 计算流场和地面实况之间的流量误差flow_error_image → 显示流场和地面实况之间的流动误差flow_write → 将流场 F 保存为 png 格式 立体声演示 disp_read() → 从 PNG 图像加载视差图 D stereo

Disparity estimation for binocular stereo images finds a wide range of applications. Traditional algorithms may fail on featureless regions, which could be handled by high-level clues such as semantic segments. In this paper, we suggest that appropriate incorporation of semantic cues can greatly rectify prediction in commonly-used disparity estimation frameworks. Our method conducts semantic feature embedding and regularizes semantic cues as the loss term to improve learning disparity. Our unified model SegStereo employs semantic features from segmentation and introduces semantic softmax loss, which helps improve the prediction accuracy of disparity maps. The semantic cues work well in both unsupervised and supervised manners. SegStereo achieves stateof-the-art results on KITTI Stereo benchmark and produces decent prediction on both CityScapes and FlyingThings3D datasets.

这一个基于双目视差测距的PPT，很适合实验室、研究所等各个场合的汇报。PPT中包含了测距的背景、测距原理、整体的思路、所用方法(BM)、以及最终的结果的展示。希望可以帮助到大家。因本人学术有限，不免出现一些错误，希望各位大佬多多提出意见。若有人想要关于本PPT的代码，可以评论向我要哦。

matlab代码左移视差图计算器-C ++示例： 给定的模板函数计算给定的2个立体图像的视差图。 由于易于实现和理解，因此我们遵循该算法。 我们为此项目使用OpenCV 3.4.2，它是在linux系统上构建的。 结果： 通过运行./build/disparity获得的结果是 生成并运行： 该存储库提供了一个预构建的二进制./build/disparity 要重建代码，请按照下列步骤操作： 转到build文件夹使用cd build/ 使用rm disparity删除预构建的二进制文件 使用cmake ..解析cmake列表cmake .. 使用make制作目标 新的二进制文件可以按以下方式使用： 转到根目录 ./build/disparity 所有参数都是可选的 二进制文件默认使用images/文件夹中的images/ ，最大视差为64 ，内核半径为4 类接口 Disparity类的接口如下所示： class Disparity { private: /* alloca

此文件是《菜鸟看论文——U-V-Disparity与地面检测、相机姿态估计》博文中的PPT，博文地址：https://blog.csdn.net/qq_326324545/article/details/93790812

disparity_filter 使用图，基于多尺度骨干网，在Python中实现差异过滤器： “提取复杂加权网络的多尺度主干” M.ÁngelesSerrano，MariánBoguña，Alessandro Vespignani 视差过滤器通过考虑系统中所有尺度下的相关边缘，利用权重之间的局部异质性和局部相关性来提取网络主干。 只要该方法的强度相对于边缘入射到的两个节点中至少一个节点的均匀随机性的零假设在统计学上不兼容，该方法就保留该边缘，这确保了不会忽略强度方面小的节点。 结果，视差过滤器减少了原始网络中的边缘数量，同时显着保持了几乎所有的权重和很大一部分节点。 同样，该过滤器保留了度数分布的截止点，权重分布的形式和聚类系数。 该项目类似于，尽管提供的功能与以下各项不同： 实施细节 如果您不熟悉多尺度骨干分析，可以将其视为类似于在图形边缘而不是其节点上计算出的中心性。 换句话

在这个项目中，我们实现了三种视差估计算法，它们是简单的块匹配、使用动态规划方法的块匹配和最后使用信念传播算法的立体匹配。