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动态规划应用于立体匹配问题，半全局立体匹配方法也得到广泛应用。

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简介：
基于论文“Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information”提供的双目立体匹配代码，该代码采用MATLAB编写，旨在增强可读性，并附带了用于测试的图像。值得注意的是，所实现的算法仅限于四个方向的匹配：水平方向（左到右）、水平反向方向（右到左）、垂直方向（上到下）以及垂直反向方向（下到上）。此外，互信息模块在此代码中并未应用。实验结果表明该算法表现出良好的效果。对于那些希望深入学习动态规划以及立体匹配技术的学习者而言，此代码将提供有益的参考和帮助。

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  • 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。
     
  • 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，在提升视差计算准确度及效率方面的创新应用，为计算机视觉领域提供新的解决方案。 根据论文《Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》编写了双目立体匹配的代码，使用MATLAB编写以方便阅读，并附带测试图片。请注意，该算法仅实现了四个方向的匹配：左右、右左、上下和下上。此外，互信息部分未被采用。通过测试可以看出效果良好，对于学习动态规划和立体匹配的学生具有一定的帮助价值。
     
  • 关于半全局及全局算法在立体匹配中的应用研究.doc
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    本文档探讨了半全局和全局算法在计算机视觉领域中立体匹配的应用，分析并比较了这两种方法的优势与局限性。通过实验验证不同场景下的适用性，为实际应用提供理论指导和技术参考。 传统的基于像素点的匹配算法通常是在计算初始匹配代价后直接采用贪心策略来求取视差，这种方法虽然速度快，但往往只能得到局部最优解，导致精确度较低。为解决这一问题，目前主要有以下几种策略：（1）半全局优化算法包括扫描线算法和动态规划算法；（2）全局优化算法则有置信度算法和图割算法。本段落将详细探讨这四种算法的原理、步骤及运行情况，并深入分析各自的优缺点。
     
  • 立体匹配的动态规划C代码
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    这段C语言代码实现了一种基于动态规划的算法，用于解决计算机视觉中的立体匹配问题。通过最小化视差图的能量函数来寻找最可能的深度信息，从而获得高质量的三维重建效果。 动态规划实现立体匹配的代码使用纯C++语言编写，在VS2010环境下运行无需OpenCV即可正常工作，并保证功能完善好用。
     
  • SAD_SSD+NCC算法在立体匹配中的应用.rar_seldomerq_立体匹配算法_SSD+SAD+NCC
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    本资源探讨了将SSD、SAD和NCC三种算法结合应用于立体匹配问题的方法，旨在通过综合运用多种特征提取技术来提升匹配精度与效率。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题，涉及到SSD（Sum of Squared Differences）、SAD（Sum of Absolute Differences）以及NCC（Normalized Cross-Correlation）等多种算法的应用。这些方法用于计算图像中像素对之间的相似度，从而实现深度信息的提取和三维场景重建。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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OpenCV2的SAD算法在立体匹配中的应用
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    本文探讨了在计算机视觉领域中，利用开源计算机视觉库OpenCV2实现SAD（Sum of Absolute Differences）算法，并应用于立体图像的匹配过程。通过详细分析和实验验证，展示了该方法的有效性和实用性，为后续相关研究提供了参考依据。 使用SAD方法对校正后的左右图像进行立体匹配的效果不如OpenCV中的SGBM或BM好，但可以研究该算法的原理及实现方式。
     
  • 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。