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基于图割的立体匹配算法(含代码)

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简介：
本作品介绍了一种基于图割理论的高效立体匹配算法，并附有实现该算法的源代码。通过优化能量函数以达到像素级视差计算，有效提升了深度信息获取的精度与效率。 由Kolmogorov代码重写的软件可以在本段落的IPOL网页上找到。一组立体对是可用的，Kolmogorov和Zabih的算法也可以在网上试用。在演示中，为了提高效率，算法运行于6个重叠的图像切片之上。从本质上讲,还需要两个参数：一是数据阻塞成本（K），二是关于忠诚度的成本因子（λ）。默认情况下，这些参数会自动调优，但用户可以根据需要调整它们以获得更好的结果。

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  • 基于图割的立体匹配算法(含代码)
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    本作品介绍了一种基于图割理论的高效立体匹配算法，并附有实现该算法的源代码。通过优化能量函数以达到像素级视差计算，有效提升了深度信息获取的精度与效率。 由Kolmogorov代码重写的软件可以在本段落的IPOL网页上找到。一组立体对是可用的，Kolmogorov和Zabih的算法也可以在网上试用。在演示中，为了提高效率，算法运行于6个重叠的图像切片之上。从本质上讲,还需要两个参数：一是数据阻塞成本（K），二是关于忠诚度的成本因子（λ）。默认情况下，这些参数会自动调优，但用户可以根据需要调整它们以获得更好的结果。
     
  • 一种改良的基于图割的立体匹配算法
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    本研究提出了一种改进的基于图割理论的立体匹配算法，通过优化能量函数和引入新的特征描述符，显著提升了视差计算的准确性和鲁棒性。 为了提高立体匹配算法的精确度，本段落提出了一种结合图割与Mean Shift图像分割技术的新型立体匹配方法。首先利用Mean Shift算法对参考图像进行处理以实现图像分割，并生成标记图；随后将得到的分割信息融入到图割算法的能量函数中；最后通过改进后的能量函数和优化过的图割过程，获取更加精确且边缘特征鲜明的视差图。实验结果表明该方法在提高匹配精度的同时也增强了对图像边缘细节的表现能力。
     
  • NCC算法的立体匹配代码
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    这段代码实现了基于NCC（归一化互相关）算法的立体视觉匹配，适用于计算机视觉领域中深度信息和三维重建的研究与应用。 在VS上实现的立体匹配NCC算法使用C++编写，非常适合初学者学习。请注意配置OpenCV库。
     
  • 基于Sad的立体匹配算法
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    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。
     
  • 基于SSD、SAD和NCC的立体匹配算法Matlab代码
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    本段代码实现了一种结合SSD（平方差）、SAD（绝对差值）及NCC（归一化互相关）方法的高效立体匹配算法，适用于Matlab环境。通过综合利用这三种成本计算方式的优点，该算法能够有效提高视差图的质量和计算效率，在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 这里有三个基础性的立体匹配算法可以直接下载并运行。这些算法是学习立体匹配不可或缺的内容，仅需花费5个币即可获得，价格非常实惠。希望这能帮助到大家，相信你们在下载后一定不会感到失望的。
     
  • 立体视觉匹配与视差图算法：基于MATLAB的双图像深度估算基础匹配代码
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    本文章介绍了基于MATLAB实现的立体视觉匹配及视差图算法，详细讲解了如何通过双目摄像头获取的两幅图片进行深度信息估计的基础匹配技术。 计算机立体视觉是从数字图像中提取三维信息的技术。在传统的立体视觉方法中，使用两个水平位移的相机来获取场景的不同视角，类似于人类双眼观察的方式。通过对比这两幅图像，可以以视差图的形式获得相对深度信息，该图中的值反映了相应像素位置之间的水平坐标差异，并且这些值与实际场景中的距离成反比关系。
     
  • 基于VS2017和OpenCV3.4.3的SGBM与BM立体匹配算法代码
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    本项目采用Visual Studio 2017开发环境及OpenCV 3.4.3库，实现并对比了Stereo Block Matching (SGBM) 和 Block Matching (BM) 立体视觉算法的性能和效果。 基于VS2017+opencv3.4.3的立体匹配SGBM与BM算法代码，在OpenCV更新后，SGBM与SM的调用方式发生了变化。经过一番查找资料，终于成功运行了这些代码。（此代码不涉及两种算法的具体流程，仅展示了如何基于OpenCV库进行成功调用，每个代码大约有60行左右）。如果想了解算法原理，请不要下载这段代码。
     
  • 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。
     
  • 基于可变窗口的立体匹配算法C++实现代码
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    本项目提供了一种基于可变窗口的高效立体匹配算法的C++实现，旨在提高视差图计算的速度和精度。适合于计算机视觉研究与应用开发。 基于可变窗口的立体匹配C++程序代码已经过测试且无错误，可以直接运行。只需将图像路径改为自己的即可使用，默认采用经典的tsukuba图进行相对匹配，效果良好。对于刚接触立体匹配的同学来说非常有帮助。此外，在我的主页上还可以找到SAD、SSD和NCC的经典局部立体匹配算法的代码，需要的话可以自行下载查看。