快速高分辨率图像的立体匹配方法Effective large scale stereo matching

最新推荐文章于 2022-12-24 16:46:49 发布

shiter

最新推荐文章于 2022-12-24 16:46:49 发布

阅读量4.2k

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：计算机视觉文章标签： openmp stereo matching 立体匹配

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyaninglm/article/details/50157271

计算机视觉同时被 3 个专栏收录

48 篇文章

订阅专栏

立体视觉

11 篇文章

订阅专栏

OpenMP

6 篇文章

订阅专栏

本文提出了一种新颖的大规模立体匹配方法，旨在快速匹配高分辨率图像。通过在一组匹配支撑点上形成三角剖分，减少剩余点的匹配不确定性，从而有效利用视差搜索空间，实现准确密集重建，无需全局优化。此方法适用于实时性要求高的场合，代码使用OpenCV和openmp完成，运行时间短，满足实时性需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

《Effective large scale stereo matching》

In this paper we propose a novel approach to binocular stereo for fast matching of high-resolution images. Our approach builds a prior on the disparities by forming a triangulation on a set of support points which can be robustly matched, reducing the matching ambiguities of the remaining points. This allows for efficient exploitation of the disparity search space, yielding accurate dense reconstruction without the need for global optimization.

该文章发表在2010年的accv上面，看了一下公式和代码都异常复杂，主要思想就是通过待匹配图像上的特征点作为匹配的支撑点，在支撑点上做三角剖分，对视差在进行插值计算，但是效果一般，适用于实时性要求高的场合。

整个工程都用OpenCV和openmp 完成，代码异常复杂，但是整体上非常吻合工程师的代码风格，可以学习一下，但是改进难度比较大。

效果：明显看出效果和普通的全局优化算法还是有一定的差距。