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杨庆雄的立体匹配算法：基于树滤波的 Stereo Matching Using Tree Filtering

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简介：
本文提出了一种新颖的立体匹配算法——树滤波方法。通过在图像特征上建立树形结构，并应用滤波技术，有效提高了深度信息估计的准确性和鲁棒性，在多种评测数据集中表现出色。 杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码使用C++编写，并可在VS2019环境下直接运行而无需额外配置。论文《Qiongxiong Yang, Stereo Matching Using Tree Filtering》中详细描述了该算法的内容。ppm格式文件可以利用cvkit工具进行转换，参照命令：`D:\cvkit\bin\imgcmd.exe D:\teddy\disp2.png -out D:\teddy\teddy_disp.pgm`。

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  • 杨庆雄的立体匹配算法：基于树滤波的 Stereo Matching Using Tree Filtering
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    本文提出了一种新颖的立体匹配算法——树滤波方法。通过在图像特征上建立树形结构，并应用滤波技术，有效提高了深度信息估计的准确性和鲁棒性，在多种评测数据集中表现出色。 杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码使用C++编写，并可在VS2019环境下直接运行而无需额外配置。论文《Qiongxiong Yang, Stereo Matching Using Tree Filtering》中详细描述了该算法的内容。ppm格式文件可以利用cvkit工具进行转换，参照命令：`D:\cvkit\bin\imgcmd.exe D:\teddy\disp2.png -out D:\teddy\teddy_disp.pgm`。
     
  • 杨庆雄老师C++ VS环境下立体匹配MST滤波优化算法代码
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    本简介介绍了杨庆雄老师的教学资源，专注于在C++ VS环境下实现立体匹配中的MST（最小生成树）滤波优化算法，适合对计算机视觉和图像处理技术感兴趣的学员深入学习。 杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码使用C++编写，在VS2013环境下可以运行。该代码的详细内容请参考论文《Qiongxiong Yang, Stereo Matching Using Tree Filtering》。
     
  • KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集(STEREO MATCHING)-百度云下载
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    这是一个包含KITTI 2012和2015年双目立体匹配数据集的百度云资源，适合进行自动驾驶相关的研究与开发。 KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集百度云下载-附件资源
     
  • KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集(STEREO MATCHING)-百度云下载
    优质
    这是一个包含KITTI 2012和2015年双目立体匹配任务的数据集，可在百度云上直接下载。该数据集主要用于评估自动驾驶车辆的深度估计与视差图生成能力。 KITTI 2012/2015双目立体匹配数据集的百度云下载链接可以在相关资源板块找到附件资源。
     
  • 基于Sad的立体匹配算法
    优质
    本研究提出了一种基于Sad（Sum of Absolute Differences）的改进型立体匹配算法，旨在提高视差计算精度与效率，适用于多种图像场景。 这只是一个简单的立体匹配程序，可以正常运行。如果从事计算机视觉方面的研究或开发工作，这段代码还是有一定的参考价值的。
     
  • 基于ADCensus的立体匹配算法
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    本研究提出了一种基于ADCensus算子的新型立体匹配算法，通过改进传统Census变换方法，在保持计算效率的同时显著提升了视差图的准确性和细节丰富度。 在VS2012下调试好的代码需要配置PCL、BOOST和OpenMP。
     
  • CUDA立体匹配——中值滤波
    优质
    CUDA立体匹配算法利用中值滤波技术，通过NVIDIA的CUDA架构，在GPU上高效执行密集型计算任务，以实现更准确、快速的深度信息提取和三维重建。 立体匹配是生成三维点云的常用方法之一，在立体视觉领域应用广泛。其核心在于建立一个能量代价函数，并通过最小化该函数来估计像素间的视差值。因此，立体匹配算法本质上是一个最优化问题：构建恰当的能量模型并加入必要的约束条件后，利用最优化理论求解方程。 双目立体匹配通常包括四个步骤：计算匹配成本、聚合成本、确定视差以及优化视差结果。在计算阶段，目标是评估待配对像素与候选像素之间的相似度。无论这些点是否为同一物体上的对应点（同名点），都可以通过特定的函数来衡量它们的相关性；相关性越强，则其成为同名点的概率也越高。 匹配成本可以通过多种方式计算，在此项目中，我们采用灰度绝对值差法 (AD) 进行。聚合阶段的任务是确保这些成本准确地反映像素间的实际关系。然而，仅基于局部信息的初始计算容易受噪声影响，并且在弱纹理或重复纹理区域可能无法精确体现真实的相关性。 视差确定过程则是依据经过代价聚合后的矩阵来为每个像素找到最优解。
     
  • 用于立体匹配测试的Middlebury Stereo Datasets数据集.rar
    优质
    本资源包含用于评估立体视觉算法性能的Middlebury Stereo Datasets数据集，适用于研究和开发高性能的立体匹配技术。 双目立体匹配使用的数据集是Middlebury Stereo Datasets。我从官网上下载了2001年、2003年、2005年、2006年的以及2014年的测试集和训练集，这些数据带有参数设置，应该算比较全面的。官网下载速度较慢，这里分享给大家。
     
  • 基于ZNCC的立体匹配方法
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    本研究提出了一种基于归一化互相关（ZNCC）的新型立体匹配算法，旨在提高视差图计算的准确性和鲁棒性。通过优化ZNCC匹配准则和代价聚合策略，有效解决了传统方法在纹理不足或光照变化情况下的匹配难题，为三维场景重建提供精确深度信息。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要课题，在计算两个或多个图像之间的对应关系方面发挥着关键作用，尤其是在三维重建和自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。ZNCC（Zero Mean Normalized Cross Correlation，零均值归一化互相关）是一种常用的立体匹配算法，通过比较像素间的相似性来寻找最佳的配对。 该方法的目标是确定左右两幅图像中对应像素点之间的深度差异（或称为视差），以此推断出物体在三维空间中的结构。ZNCC算法首先会对图像进行预处理，包括灰度化、归一化以及去噪等步骤，确保图像对比的一致性和减少噪声的影响。 ZNCC的核心在于计算两幅图中对应像素的互相关系数，并通过减去除以各自平均值后的差值得到一个标准化的结果，从而消除光照变化带来的影响。具体公式为： \[ ZNCC = \frac{\sum{(I_{l} - \bar{I}_{l})(I_{r} - \bar{I}_{r})}}{\sqrt{\sum{(I_{l} - \bar{I}_{l})^2}\sum{(I_{r} - \bar{I}_{r})^2}}} \] 其中，\( I_l \) 和 \( I_r \) 分别代表左右图像的像素值，而 \( \bar{I}_l \) 和 \( \bar{I}_r \) 是对应位置上的平均亮度。ZNCC的结果越接近于1，则表明两像素点间的相似度越高，并且可能是对应的。 为了获得更细致和连续的视差图，在实际应用中通常会采用插值方法，如线性、最近邻或双线性等技术来平滑地扩展离散的匹配结果到整个图像区域。通过这种方法可以生成更为密集和平滑的深度信息分布图，为三维重建等领域提供重要的数据支持。 立体匹配ZNCC算法是一种在处理光照变化及噪声环境下的有效图像配准技术，并且对于学习和研究计算机视觉的人来说掌握其原理及其应用是非常有必要的。
     
  • 基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配方法
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    本研究提出了一种新颖的自适应引导滤波立体匹配算法，通过引入边缘约束来提升视差图的质量和准确性。该方法在保持图像细节的同时增强了边缘信息处理能力，在多种测试中展现出优越性能。 为解决局部立体匹配算法在深度图边界区域出现的不连续问题，本段落提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配方法。该方法结合了梯度值与颜色信息进行代价计算；接着，根据图像边缘的局部特征，利用颜色阈值和边界条件构建像素点的自适应十字交叉区域，并在此基础上应用引导滤波技术聚合成本；最后通过胜者为王策略（WTA）来确定视差，并对生成的视差图实施精细化处理。实验结果表明：相较于传统方法，本段落所提出的算法能够更好地保留细节特征，尤其是在边界纹理区域上的误匹配现象得到了显著改善，从而有效降低了误匹配率，在Middlebury数据集中的表现尤为突出，误匹配率为5.22%。