本文介绍了使用颜色加权相关性、分层信念传播和遮挡处理的立体匹配算法。该算法包含初始视差获取、像素分类和视差迭代优化三个步骤。通过颜色分割和平面拟合的能源函数最小化，实现对拟合平面的迭代优化，最终产生高质量的视差图。该研究发表于2009年IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence期刊。
《 Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling》
题目翻译：使用颜色加权的相关性和遮挡区处理的结构性置信度传播的立体匹配算法
其提出的算法主要流程为以下三个步骤，文章中也分别给出了相对应的框图：
1.初始视差的得到
2.像素的分类
3.视差的迭代优化
文章提出的算法通过：基于颜色的分割、基于可靠点的平面拟合，通过最小化拟合面和分割面之间产生的能量函数，对拟合平面进行迭代优化，最终的到视差图。
本文仅提供个人阅读看法，仅供参考，欢迎讨论。
参考文献：
Yang Q , Wang L , Yang R , et al. Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation, and Occlusion Handling[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009, 31(3):p.492-504.
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