SGM算法实现

最新推荐文章于 2025-05-24 15:45:53 发布
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本文介绍了SGM算法及其几种变种，包括SGM-Census、SPS-STEREO和SGM-disparity。这些算法主要用于立体视觉中的视差计算，其中SGM-Census和SPS-STEREO是对原始SGM算法的改进。

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双目立体匹配算法：SGM
dulingwen的博客
03-27 4万+
立体匹配旨在为校正后的左右视图提供稠密的匹配对，这种问题称为"stereo correspondence problem"。有大量的算法用于求解立体匹配问题，根据Scharstein和 Szeliski的研究，所有这些算法的计算流程基本上都可以分为四个步骤：A.匹配代价计算；B.代价聚合；C.视差计算/优化；D.视差细化。其中匹配代价用来度量像素或者像素块之间的相似性，计算匹配代价的方法有AD、SAD、BT、NCC、Census-Hamming、HMI、Daisy以及基于深度学习方法的匹配代价等等。
对SGM中主要算法的理解
OranGO的专栏
01-09 1万+
上一篇主要讲了双目立体视觉中的对极约束和深度计算，我们知道解决深度问题，关键就是找到视差。本篇还是我在之前group meeting上分享的，主要涉及Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information by Heikoin 2008 IEEE论文
SGM匹配算法.zip
03-24
2008年Nature上发表的关于SGM立体匹配算法的原文以及译文，这个算法为后来的立体匹配做出了很大的贡献，这里给大家作为学习的参考。
SGM算法的快速实现
正在挣扎中的人
09-18 1275
CPU 2010年，Martin Humenberger等人采用SGM算法计算粗视差图，然后对图像进行分割，在分割区域内进行视差平面的拟合，设置一定阈值，对无效视差进行填充。 2011年，Simon Hermann等人提出一种快速SGM算法，对原图进行下采样，在缩小的图像上采用SGM算法计算粗视差图，利用粗视差来缩小原图上的视差搜索范围，减少了计算量，但是最终视差图的准确度依赖于较为准确的粗视差图。2013年，这个作者提出了迭代的SGM（iSGM）算法，通过迭代的方式，由粗视差图逐渐过渡到精视差图，
Census变换：图像处理中的鲁棒特征匹配技术
最新发布
weixin_28793831的博客
05-24 672
Census变换是一种强大的局部图像描述符生成技术，源于对图像纹理特征的统计分析。其核心思想是通过比较窗口内像素与其邻居的关系，转换为一种紧凑的编码形式，该编码形式对图像的局部结构变化非常敏感。这种变换在计算机视觉中被广泛应用于多种任务，如立体匹配、光流计算和纹理分类等。尽管Census变换具有减少计算复杂度、增强特征对比度的优势，但也存在着窗口选择限制、对噪声敏感等局限性，这将在后续章节中详细探讨。Census变换作为一个有效的图像特征提取方法，在计算机视觉领域有着广泛的应用。
SGM立体匹配
12-15
采用多路动态规划算法实现的双目立体匹配，采用了8个方向，针对PC进行了优化，多线程实现，可以得到精确的视差图像
opencv sgm cuda实现
12-03
Opencv没有实现sgm算法的gpu版本，这个项目基于opencv sgm算法。 经过我的测试，它比opencv sgm算法的cpu版本快3-4倍，效果与opencv sgm完全相同。 最大差异可以设置为32的整数倍，最大值为256。
SGM C++代码 VS2013
10-19
Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information代码，SGM在VS2013上运行通过，C++语言
SGM.zip_SGM matlab_SGM匹配 MATLAB_matlab 图像_sgm算法_stereo matching
07-14
在MATLAB中实现SGM算法通常包括以下几个关键步骤： 1. **图像预处理**：首先，对输入的图像进行预处理，如灰度化、归一化、高斯滤波等，以降低噪声影响并增强图像特征。这一步有助于提高后续特征匹配的准确性。 2....
sgm算法实现教程详细
02-16
### SGM算法实现教程详解 #### 1. 算法概述 SGM（Semi-Global Matching）是一种用于双目立体视觉中的半全局匹配算法，旨在通过多方向上的代价聚合来提高视差估计的准确性并降低计算复杂度[^1]。 #### 2. 准备工作 ...
手写SGM算法实现深度估计与立体视觉研究
由于文件的具体内容未详细提供，我们无法确定该文件是否包含了完整的算法实现、相关的文档说明或测试代码等。 根据上述信息，SGM算法在实现中通常涉及以下关键步骤和知识点： 1. 图像校正：立体视觉中，为确保匹配...
立体匹配算法实现-基于C++和OpenCV3.1实现半全局匹配SGM算法完整源码.zip
11-20
立体匹配算法实现-基于C++和OpenCV3.1实现半全局匹配SGM算法完整源码.zip [项目介绍] 经典的立体匹配算法 - 半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)的完整实现。它兼顾了效率和效果,在立体匹配领域应用广泛,引用量...
双目立体匹配_SGM算法
10-10
SGM算法在KITTI2015数据集上测评结果 开发环境：python=3.6、numpy=1.19.5、opencv-python=4.5.5.64 操作系统：Ubuntu20.04LTS 处理器：Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz 实验记录： 1、WTA、SSD策略，disparity=190，radius=3，视差<=3精度：0.5611，运行时间：7.4344s 2、WTA、SSD策略，disparity=64，radius=3，视差<=3精度：0.5611，运行时间：2.7495s 3、SGM、SSD策略，disparity=64，radius=3，视差<=3精度：0.8161，运行时间：22.7137s 4、SGM、NCC策略，disparity=64，radius=3，视差<=3精度：0.8119，运行时间：28.0640s 5、SGM、SAD策略，disparity=64，radius=3，视差<=3精度：0.6681，运行时间：22.3349
经典算法Semi-Global Matching（SGM）文献笔记（一）
小白_努力
11-06 1万+
SGM算法源于《Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information》一文，我认为这篇文章是立体匹配算法中最给力的，放眼KITTI 可以发现目前排名前五十的算法几乎一半都是对SGM的改进，具有最强的实用价值。SGM中文名称“半全局匹配”，顾名思义，其介于局部算法和全局算法 之间，所谓半全局指的是算法既没有只考虑像素的局...
【亲测免费】 Semi-Global Matching (SGM) 算法实现教程
gitblog_01073的博客
08-08 693
Semi-Global Matching (SGM) 算法实现教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SemiGlobalMatching 1. 项目介绍 该项目是由 Ethan-Li-Coding 在 Github 上开源的，实现了经典的立体匹配算法——Semi-Global Matching (SGM)。SGM 是一种用于从校正后的立体图像对中估计密...
【算法】OpenCV-SGBM算法及源码的简明分析
LeonJin的博客
04-13 2万+
OpenCV-SGBM的源码在/modules/calib3d/src/stereosgbm.cpp中， 博主用的opencv版本为4.5.2 BT代价就是计算两个像素之间的相似度（或者，代价cost）
视觉深度估计的Pseudo-LiDAR：弥合自动驾驶3D对象检测中的差距（CVPR2019）
05-16 3166
摘要 3D对象检测是自动驾驶中的一项基本任务。只要从精确但昂贵的LiDAR技术中获得3D输入数据，最新技术就可以以高度准确的检测率获得优势。迄今为止，基于廉价的单目或立体图像数据的方法导致精度大大降低，而这种差距通常归因于基于图像的深度估计不佳。但是，在本文中，我们认为，造成差异最大的不是数据质量，而是其表示形式。考虑到卷积神经网络的内部工作，我们建议将基于图像的深度图转换为伪LiDAR表示-本...
基于python的opencv中SGBM立体匹配算法实现
小张的技术分享博客
12-12 8182
SGBM的核心是SGM算法，自OpenCV2.4.6开始就已经被开源，非常的方便，并被广泛使用。
OpenCV学习笔记（18）双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦（三）立体匹配与视差计算
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晨宇思远
10-26 11万+
四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响：（1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）（2） 平滑表面的镜面反射（3） 投影缩减（Foreshortening）（4） 透视失真（Perspective distortions）（5） 低纹理（Low texture）（6） 重复纹理（Repet
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