局部立体匹配算法都有哪些,分别是什么
时间: 2023-07-14 20:11:47 浏览: 82
局部立体匹配算法是用于计算图像中不同视角下的深度信息的一类算法。常见的局部立体匹配算法包括:
1. 基于窗口匹配的算法:如 SAD(Sum of Absolute Differences)、SSD(Sum of Squared Differences)、NCC(Normalized Cross Correlation)等。
2. 基于代价聚合的算法:如 DP(Dynamic Programming)、GC(Graph Cuts)等。
3. 基于快速匹配的算法:如 BM(Block Matching)、SGBM(Semi-Global Block Matching)等。
4. 基于特征的算法:如 SURF(Speeded Up Robust Features)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等。
其中,基于窗口匹配的算法是最简单、最基础的方法,但准确度较低;基于代价聚合的算法能够提高准确度,但计算量较大;基于快速匹配的算法结合了前两种方法的优点,能够在保证一定准确度的情况下加快计算速度;基于特征的算法则是一种基于局部特征描述子的方法,能够适应图像中出现的光照变化、噪声等因素,但对于纹理较少的区域效果较差。
相关问题
局部立体匹配算法有那些
根据引用[1]所述,局部立体匹配算法有CENSUS算法、LBP算法、SLBP算法、FEP算法、RSRT算法、ADCENSUS算法等。这些算法在立体匹配中表现出的匹配效果优异,稳定性高。
在匹配代价聚合之后,需要进行视差计算。根据引用所述,局部立体匹配算法中的视差计算一般采用WTA胜者为王理论(Winner-Take-All)直接进行视差寻找。
双目立体匹配算法有哪几种
根据引用和引用的描述,双目立体匹配算法可以分为以下几种:
1. 局部立体匹配算法:该算法是基于像素点的局部窗口进行匹配,常见的局部立体匹配算法有SAD(Sum of Absolute Differences)、SSD(Sum of Squared Differences)和NCC(Normalized Cross Correlation)等。
2. 全局立体匹配算法:该算法是基于全局优化的思想,通过最小化代价函数来进行匹配,常见的全局立体匹配算法有Belief Propagation、Graph Cuts和Semi-Global Matching等。
3. 半全局立体匹配算法:该算法是介于局部立体匹配算法和全局立体匹配算法之间的一种方法,它通过在像素点周围的区域内进行代价聚合来平衡局部和全局的匹配,常见的半全局立体匹配算法有ELAS(Efficient Large-Scale Stereo)和SGBM(Semi-Global Block Matching)等。