立體匹配演算法 RankTransform

1.基本介紹

立體匹配演算法，關鍵是計算左右圖對應點的匹配代價。

但是基於畫素的匹配方法有乙個問題就是對於重複紋理區域，支援視窗選取太小則不利於獲取準確的匹配代價，視窗選取過大則計算複雜度過高。

對於這種情況，我們應該適當的考慮支援視窗的結構資訊，但是結構資訊如何表示，怎樣定量計算，這裡就要用到標題中提到的rank transform，類似的還有census transform。

2.rank transform基本原理

可以自己上網查，這裡就不細說了。

local stereo matching with adaptive support-weight，rank transform and disparity calibration.

**基本結構：

1）初始匹配：匹配視窗選擇，rank transform

2）視差矯正：矯正視窗選擇，矯正

4.關於**

立體匹配 立體匹配過程

立體匹配就4個步驟 匹配代價計算，代價聚合，計算視差，視差精化 匹配代價計算 一般是通過計算左右兩圖對應畫素3個通道的灰度值差來決定匹配代價的，常用的就是基於畫素點匹配代價計算，一般有ad，sd，tad什麼的，基於區域的匹配代價計算一般有sad，ssd，stad之類的。匹配代價計算會生成乙個disp...

立體匹配演算法 RankTransform

1.基本介紹 立體匹配演算法，關鍵是計算左右圖對應點的匹配代價。但是基於畫素的匹配方法有乙個問題就是對於重複紋理區域，支援視窗選取太小則不利於獲取準確的匹配代價，視窗選取過大則計算複雜度過高。對於這種情況，我們應該適當的考慮支援視窗的結構資訊，但是結構資訊如何表示，怎樣定量計算，這裡就要用到標題中提...

立體匹配演算法不足

根據不同的標準，立體匹配演算法有不同的分類方法。首先，根據匹配基元的不同，立體匹配演算法可分為 基於區域的匹配演算法，基於特徵的匹配演算法和基於相位的匹配演算法。基於區域的匹配演算法。主要利用左右檢視中，區域性視窗之間灰度資訊的的相關程度進行匹配。該演算法可利用所有的影象資訊，最大限度地恢復場景細節...