45、立体匹配与快速HDR图像生成技术

立体匹配与快速HDR图像生成技术

1. 立体匹配中的窗口相似度与聚合函数

1.1 窗口相似度计算方法

在立体匹配中，计算左右图像窗口之间的相似度有多种方法，常见的有以下三种：
- SSD（Sum of Square Differences） ：计算匹配得分时，将左窗口相对于右窗口的所有像素强度的平方差相加。公式如下：
[SSD(I_r(x, y), I_l(x + k, y)) = \sum_{m,n\in W}(I_r(x + m, y + n) - I_l(x + m + k, y + n))^2]
其中，(x,y) 是像素的位置，(k) 是左窗口相对于右窗口的位移，(W) 是考虑的窗口（大小为 (n×m)），(I_r) 和 (I_l) 分别是右图像和左图像。
- SAD（Sum of Absolute Differences） ：与 SSD 计算视差的方式类似，但使用像素强度的绝对差而非平方差。公式为：
[SAD(I_r(x, y), I_l(x + k, y)) = \sum_{m,n\in W}|I_r(x + m, y + n) - I_l(x + m + k, y + n)|]
- 模糊相似度 ：两个窗口之间的模糊相似度通过以下表达式计算：
[SM_{FS}(I_r(x, y), I_l(x + k, y)) = \frac{1}{m×n}\sum_{m,n\in W}\left(1 - \frac{|I_r(x+m,y+n)-I_l(x+m+k,y+n)|}{\alpha}\right)]