立體匹配中的NCC，SAD，SSD演算法

normalized cross correlation (ncc)

ncc(u,v) =  [(wl - w)/(|wl - w|)]*[(wr - w)/(|wr - w|)] 選擇最大值

sum of squared 

defferences 

(ssd)

ssd(u,v) =  sum 選擇最大值

sum of absolute defferences (sad) 

sad(u,v) = sum  選擇最小值

先說說sad演算法的基本流程：

1.構造乙個小視窗，類似與卷積核。

2.用視窗覆蓋左邊的影象，選擇出視窗覆蓋區域內的所有畫素點。 

3.同樣用視窗覆蓋右邊的影象並選擇出覆蓋區域的畫素點。

4.左邊覆蓋區域減去右邊覆蓋區域，並求出所有畫素點差的絕對值的和。

5.移動右邊影象的視窗，重複3，4的動作。（這裡有個搜尋範圍，超過這個範圍跳出） 

6.找到這個範圍內sad值最小的視窗，即找到了左邊影象的最佳匹配的畫素塊。

opencv**示範sad:

1iplimage* 

generatedisparityimage(iplimage* 

greyleftimg32, 2

iplimage* 

greyrightimg32,  3

intwindowsize,

intdsr)

22}

2324

cvscalar 

sum;

25//cvscalar s2;

26for

(y= 0;y

//height-n

27for

(x= 0;x//

width-n 

28cvsetimageroi(greyleftimg32, 

cvrect(x,y,n,n));

29d= 0; 

30//initialise localsad

31for

(m= 0;m0;} 

3233//

start matching

34do

else 

4041cvabsdiff(greyleftimg32,greyrightimg32,winimg);

//absolute difference

42sum=cvsum(winimg);

//sum43

localsad[d]=sum.val[

0];//

0 means single channel

4445

cvresetimageroi(greyrightimg32); 

46d++;

47} while(d<=dsr);

4849//

to find the best d and store

50imga[y+offset][x+offset]=getmaxmin(localsad,dsr,

0)*16; 

//0 means return minimum index

51cvresetimageroi(greyleftimg32);

52} //

x 

53if

(y% 10==

0)cout<<

"row=

"of  "

<54}

//y55

56cvreleaseimage(&winimg); 

57//cvreleaseimage(&rightwinimg); 

5859return

disparity;

6061}

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