落叶知秋了哟的博客

立体匹配之SGM算法简述1、概述2、算法步骤2.1 匹配代价计算2.2 代价聚合2.3 视差计算与优化3 总结1、概述看了李博的立体匹配SGM算法理论部分系列文章，觉得受益匪浅，为了具体梳理一下思路，因此简单记录一下。2、算法步骤2.1 匹配代价计算使用Census变换计算每个像素的二进制比特串。主要思想就是设计一个以某个像素为中心的5*5或是更大窗口，通过比较像素值的大小，获得每个像素的二进制比特串。感觉有点像ORB特征点中的FASt角点判断方式，以及BRIEF描述子的形成形式。在使用立体匹

在上一篇博文中，我们大致介绍了纹理重建算法的主要流程，而暂且搁置了对于接缝的处理方法。对于此类基于映射的方法来说，往往会造成相对严重的接缝问题，因此对于接缝的处理往往是研究着力需要解决的。为了弥补接缝，需要调整接缝两侧的区域颜色，以使二者相接近。论文Waechter2014提出了两种接缝处理的方案，分别是全局颜色调整和局部颜色调整，先后执行。本篇将详细介绍这两种颜色调整方法

在上一篇博文中，我们已经提到过纹理重建的主流方案可以分成基于融合和基于映射的方法。其中，基于映射的方法可能是更可靠的，这其中有论文地位的佐证，此外一些优秀的开源项目，例如OpenMVS，在进行纹理重建时也是采用的此种方法。从本篇博文开始，我们将开始对基于映射的方法进行详细的梳理，考虑到整体长度，这一内容可能会被拆分到数篇博文中，笔者将尝试结合论文（Waechter2014）和开源工程...

3D模型的重建是视觉领域的一个重要分支。这个系列博文所围绕的范围仅限于3D重建中的纹理重建，参考Waechter的经典论文标题，我将它命名为Let It Be Color!。所谓纹理重建，简而言之，就是通过某场景的一系列2D图像和经过表面重建后得到的白模，来计算网格模型表面的颜色，从而形成彩色的3D模型。本篇博文将从几种坐标系的定义和它们相互之间的转换开始讲起。