【算法理论】经典SGM:(3)代价聚合(CostAggregation) 由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示。聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应...
Semi-Global Matching(SGM)算法源码地址:https://github.com/ethan-li-coding/SemiGlobalMatching由于代价计算步骤只考虑了局部的相关性,对噪声非常敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合…
立体匹配Stereo Matching_Semi-Global Matching之代价聚合Cost Aggregation 敏感,无法直接用来计算最优视差,所以SGM算法通过代价聚合步骤,使聚合后的代价值能够更准确的反应像素之间的相关性,如图1所示。聚合后的新的代价值保存在与匹配代价空间C同样大小的聚合代价空间S中,且元素位置一一对应。为了获得较好的匹配效果,SGM...