该算法由于每个像素计算互不干扰可以并行计算,所以可以实时。但由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差。 半全局立体匹配算法SGM 综合上述局部和全局算法的优缺点,半全局算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最小化
sgm算法代价聚合原理 SGM（Semi Global Matching）算法是计算机视觉领域中用于立体匹配的经典算法，代价聚合（Cost Aggregation）是其中一个关键步骤，其原理如下：1. 前期基础：代价计算。在进行代价聚合之前，首先要计算每个像素点在不同视差下的匹配代价。通常使用基于图像灰度信息的方法，例如SSD（Sum of Squared ...
该算法由于每个像素计算互不干扰可以并行计算,所以可以实时。但由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差。 半全局立体匹配算法SGM 综合上述局部和全局算法的优缺点,半全局算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最小化...
该算法由于每个像素计算互不干扰可以并行计算,所以可以实时。但由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况下并不成立导致匹配效果较差。 半全局立体匹配算法SGM 综合上述局部和全局算法的优缺点,半全局算法依旧采用全局框架,但是在计算能量函数最小化的步骤时使用高效率的一维路径聚合方法来代替全局算法中的二维最小化...
SGM算法详细介绍 匹配代价计算 文献[1]中介绍的SGM的代价计算是基于互信息(Mutual Information,MI)的匹配测度计算算法来计算匹配代价,互信息是一种对影像明暗变化不敏感的相关性测度。但由于原理复杂且计算需要迭代效率比较低,在实际应用中,更简单有效的方法如Census变换,故在此不再介绍MI。
SGM算法详细介绍 匹配代价计算文献[1]中介绍的SGM的代价计算是基于互信息(Mutual Information,MI)的匹配测度计算算法来计算匹配代价,互信息是一种对影像明暗变化不敏感的相关性测度。但由于原理复杂且计算需要迭代效率比较低,在实际应用中,更简单有效的方法如Census变换,故在此不再介绍MI。