qq_42744388的博客

只是个人笔记，看到错误还望指正参考:论文《Efficient Large-Scale Stereo Matching》学习_Orange_Wu的博客-优快云博客通过稀疏匹配找到精确的匹配点对当作支撑点。稀疏匹配通过9*9像素的Sobel滤波器得到。并进行左右一致性检查。对支撑点做三角剖分，通过Delaunay三角剖分创建一个二维网格。由很多三角形平面组成。需要求的像素点视差由组成三角平面的支持点估计(把问题转换成了概率估计问题了)，概率生成模型:通过给出的左图参考图和对应的支持点，输出右图中对

只是个人笔记，看到错误还望指正参考了大牛的博客，让我看论文事半功倍，顶起来(人家还开源的自己的代码！！)博主文章导航（分门别类，实时更新，永久置顶）_闲情逸致~-优快云博客_分门别类中国学者(优秀！)Xing mei提出的AD-Census算法:顾名思义就算AD算法加上Census算法:Census算法基于窗口的相对亮度差值，可以更好处理亮度不一样的图片，而且对噪声和弱纹理有一定的鲁棒性，AD一定程度上缓解了重复纹理问题。两者结合，扬长避短:公式都做了归一化，结果都在0-1..

只是个人笔记，看到错误还望指正参考了大牛的博客，让我看论文事半功倍，顶起来(人家还开源的自己的代码！！)博主文章导航（分门别类，实时更新，永久置顶）_闲情逸致~-优快云博客_分门别类1 PatchMatchStereo:倾斜支持窗口模型思想:为所有像素点找到属于它的动态视差平面,为每个像素根据视差d(未知，有多种可能)分配一个平面通过估计最优平面得到最优视差，估计最优平面是通过找到该像素的最小聚合代价值。Wp是局部窗口,W是权重值,基于同一个平面的颜色相似的假设，通过颜色差异.