设计一种方法实现Stereo Correspondence,编写伪代码描述整个过程。附加分析：如何提升算法性能（动态规划？）

立体匹配是指在两幅图像之间找到对应的像素点，并使用这些对应点来计算三维信息。这在计算机视觉领域中非常重要，因为它可以用来计算深度图像，进而计算出物体的三维几何信息。

下面是一种使用动态规划来实现立体匹配的方法的伪代码：

输入：左图像 left_image 和右图像 right_image
输出：深度图像 depth_image

函数 stereo_correspondence(left_image, right_image)
    初始化深度图像 depth_image 为全零矩阵
    初始化距离图像 distance_image 为全正无穷矩阵
    初始化路径图像 path_image 为全零矩阵
    初始化当前行为 0
    对于每一行 current_row 从 0 到 left_image 的行数-1
        初始化当前列为 0
        对于每一列 current_column 从 0 到 left_image 的列数-1
            计算当前像素的残差 residual = left_image[current_row][current_column] - right_image[current_row][current_column+disparity]
            对于每一个偏差 disparity 从 0 到最大偏差
                计算距离 distance = residual^2 + distance_image[current_row-1][current_column+disparity]
                如果 distance < distance_image[current_row][current_column+disparity]
                    距离图像[current_row][current_column+disparity] = distance
                    路径图像[current_row][current_column+disparity] = disparity
            将当前列加 1
        将当前行加