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SGM立体匹配技术。

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简介：
通过运用多路动态规划算法，完成了双目立体匹配的运算，该算法针对PC平台进行了优化，并利用了八个方向的搜索策略。此外，为了提升效率，采用了多线程技术进行实现，从而能够准确地生成视差图像。

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  • SGM算法在双目立体匹配中的应用
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    本研究探讨了SGM算法在双目视觉系统中实现高精度深度信息提取的应用，重点分析其优化过程及在实际场景中的性能表现。 在KITTI2015数据集上对SGM算法进行测评的结果如下： 开发环境：Python 3.6、NumPy 1.19.5、OpenCV-python 4.5.5.64；操作系统为Ubuntu 20.04LTS，处理器型号为Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz。 实验记录： 1. 使用WTA和SSD策略，设置disparity=190、radius=3时，视差误差≤3的精度为0.5611，运行时间为7.4344秒； 2. 同样使用WTA和SSD策略但将disparity调整至64，在相同的radius设定下（即3），视差误差≤3的精度保持在0.5611不变，但是运行时间缩短到了2.7495秒； 3. 采用SGM与SSD结合的方式，并设置disparity=64、radius=3时，视差误差≤3的精度提高到0.8161，相应的计算耗时增加至22.7137秒； 4. 当使用SGM和NCC策略且保持参数disparity为64、radius设定为3不变的情况下，视差误差≤3的精度进一步提升到了0.8119，但运行时间延长到28.0640秒； 5. 最后，在选择SGM与SAD组合，并维持相同的配置（即disparity=64和radius=3），此时视差误差≤3的精度下降至0.6681，而计算所需的时间为22.3349秒。
     
  • 基于Python的SGM半全局立体匹配算法实现
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    本项目采用Python语言实现了SGM（ Semi-Global Matching）半全局立体匹配算法，用于计算图像间的视差图，达到三维重建和深度估计的目的。 基于Python实现的SGM半全局立体匹配算法，可以直接替换图片位置进行使用，并且代码中有详细的注释。
     
  • SGM三维匹配
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    SGM三维匹配是一种先进的立体视觉算法，用于计算图像对之间的视差图，广泛应用于自动驾驶、机器人导航及AR/VR领域，实现高精度的深度信息获取。 采用多路动态规划算法实现的双目立体匹配方法使用了八个方向，并针对PC进行了优化，通过多线程实现了精确的视差图像计算。
     
  • 基于OpenCV3.1的双目测距与立体匹配技术
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    本项目采用OpenCV3.1库实现双目视觉系统中的测距和立体匹配算法，旨在精确测量物体距离并生成深度图。 这是我双目测距中的立体匹配的代码，用于得到视差图，并通过三维重建获取视差图中的世界坐标系的坐标。使用的是OpenCV3.1版本。
     
  • 立体视觉中的匹配技术（涵盖基本矩阵、极线校正及匹配）
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    本研究聚焦于立体视觉中的关键匹配技术，深入探讨了基本矩阵估计、极线校正及其在特征点匹配中的应用，为三维重建提供精确算法支持。 立体匹配程序包含基本矩阵求解、极线校正以及SSD算法。
     
  • MATLAB中的立体匹配
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    本篇文章主要探讨了在MATLAB环境下进行立体视觉中立体匹配的技术与应用。通过深入研究和实践，介绍了如何使用该软件工具有效实现视差计算、深度信息提取等关键步骤，并展示了其在计算机视觉领域的广泛应用前景。 立体匹配在Matlab中的实现涉及使用该软件进行深度图像处理或三维重建等工作。通过算法分析左右视图的像素差异来生成深度图或者视差图是其核心内容之一。利用Matlab工具箱，研究人员可以方便地测试不同的立体匹配技术，并对结果进行可视化和评估。
     
  • 双目的立体匹配
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    《双目的立体匹配》是一篇探讨利用计算机视觉技术进行深度信息提取的研究文章。通过分析两个或多个视点获取的图像，构建三维空间模型，实现对真实场景的感知与理解。该方法在自动驾驶、机器人导航和虚拟现实领域有广泛应用价值。 双目立体匹配涉及视差生成深度的公式以及全局方法的应用。 在处理过程中，数据项体现了像素间的匹配程度，而平滑项则反映了场景定义中的约束条件。其中C表示的是匹配代价（或称penalty），P则是不同两像素p和q之间视差差异的函数，通常被称为平滑项。 由于能量优化问题在一维空间内的复杂度呈现多项式级增长，一些研究试图采用近似方法以降低算法计算量。例如，半全局算法（SGM）利用了这一点，将二维问题简化为8到16个一维子问题来处理，从而实现效率提升。
     
  • SAD立体匹配算法.zip
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    SAD立体匹配算法提供了一种基于像素灰度差异计算的简单而有效的方法，用于进行图像深度信息提取。该资源包含详细的算法实现和应用示例代码。 SAD立体匹配算法源码提供了一种基于结构相似度的图像处理方法，适用于计算机视觉领域中的深度估计问题。此算法通过计算左右视图中像素灰度值差异来确定对应点，进而构建出目标物体或场景的三维模型。该代码实现了快速且准确的特征提取与匹配过程，在立体视觉应用中有广泛应用潜力。
     
  • 半全局立体匹配与动态规划在立体匹配中的应用
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    本研究探讨了半全局立体匹配算法结合动态规划技术，在提高深度信息估算精度及鲁棒性方面的创新应用。 根据论文《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》，我编写了双目立体匹配的代码，使用MATLAB编写，并附带测试图片。该算法仅实现了四个方向：左右、右左、上下、下上。此外，互信息并未在实现中应用。从测试结果来看，效果良好。对于学习动态规划和立体匹配的同学来说，这段代码具有一定的参考价值。