本文详细介绍了多视图立体几何中PatchMatch算法的应用，重点讲解了DSI（Disparity Space Image）和Cost Volume的概念及编程实现。通过DSI的初始化和Cost Volume的构建，结合Propagation和Random search步骤，实现立体匹配任务，以获取更准确的深度信息。
多视图立体几何中的PatchMatch算法：DSI与Cost Volume编程
在多视图立体几何中，PatchMatch算法是一种常用的立体匹配算法，它通过利用不同视图之间的图像特征来获取深度信息。本文将详细介绍PatchMatch算法中的DSI（Disparity Space Image）和Cost Volume，并给出相应的编程实现。
- DSI（Disparity Space Image）
DSI是PatchMatch算法的核心数据结构之一，它用于存储每个像素点的深度偏移量。对于每个像素点，DSI以一个二维矩阵的形式表示可能的深度偏移量范围，即视差图。在PatchMatch算法中，DSI的初始化是非常重要的一步，可以使用以下代码进行实现：
import numpy as np
def initialize_dsi(image_shape, disparity_range):
dsi 
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