sgbm动态规划原理图
时间: 2024-03-09 12:43:46 浏览: 33
SGM(Semi-Global Matching)是一种用于立体匹配的算法,它基于动态规划原理。下面是SGM动态规划原理的简要介绍:
1. 基本思想:
SGM算法通过将立体匹配问题转化为一个能量最小化问题来求解。它将左图像中的每个像素与右图像中的一系列候选像素进行匹配,并计算匹配代价。最终目标是找到能量最小的匹配结果。
2. 动态规划过程:
a. 构建代价立方体:首先,根据左右图像的灰度值计算代价立方体,其中每个元素表示左图像像素与右图像候选像素的匹配代价。
b. 动态规划计算:从左上角开始,按照从左到右、从上到下的顺序,依次计算每个像素的最小代价路径。对于每个像素,计算其与左侧、上方、左上方三个邻居像素的代价,并选择其中最小的路径作为当前像素的最小代价路径。
c. 聚合代价:在动态规划计算过程中,每个像素都会得到一个最小代价路径。为了减小误匹配的影响,需要对这些路径进行聚合操作,将每个像素的代价与其周围像素的代价进行平滑化处理。
d. 匹配结果生成:根据聚合后的代价,选择每个像素的最小代价路径对应的右图像像素作为匹配结果。
以上是SGM动态规划原理的简要介绍。
相关问题
请详细讲述一下opencv中SGBM算法的原理
SGBM(Semi-Global Matching)是一种常用的立体匹配算法,用于计算两幅立体图像之间的深度信息。下面是SGBM算法的原理:
1.预处理
首先,对两幅图像进行预处理,包括灰度化、高斯滤波等操作。
2.计算代价
计算代价是SGBM算法的核心,它基于像素之间的视差。对于每个像素,需要计算它与邻域内像素的匹配代价。常用的代价计算方法是SAD(Sum of Absolute Differences)和SSD(Sum of Squared Differences)。
3.聚合代价
计算完代价后,需要对它们进行聚合,以得到每个像素的最佳匹配。聚合方法有多种,SGBM算法使用的是动态规划(Dynamic Programming)方法,该方法可以在考虑全局信息的同时保证计算效率。
4.优化代价
为了进一步优化代价,SGBM算法采用了左右一致性检查。即对于每个像素,需要检查其在左图和右图中的匹配是否一致。如果不一致,就将其匹配代价设置为无穷大,这样可以避免产生无意义的匹配。
5.后处理
最后,对匹配结果进行后处理,包括填充空洞、滤波等操作,以得到更加准确的深度信息。
总之,SGBM算法通过计算匹配代价、聚合代价和优化代价等步骤,得到两幅图像之间的深度信息。
立体匹配算法python SGBM
立体匹配算法中的SGBM是指Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information,它是一种全局匹配算法。相比于局部匹配算法,SGBM在匹配效果上表现更好,但同时也具有更高的复杂度。SGBM的原理主要参考了Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information算法。在实际应用中,立体匹配算法应该在极线/立体校正后应用,以获得最佳效果。
在Python中,可以使用OpenCV库来实现SGBM算法的立体匹配。OpenCV提供了相关的接口和函数用于处理立体匹配。可以通过调用cv2.StereoSGBM_create()函数来创建一个SGBM对象,并使用该对象的compute()函数来计算立体匹配的结果。在计算之前,需要预先对图像进行极线/立体校正以及其他必要的预处理操作。
以下是一个使用Python和OpenCV实现SGBM算法的简单示例代码:
```python
import cv2
# 读取左右两张图像
left_image = cv2.imread('left_image.png', 0)
right_image = cv2.imread('right_image.png', 0)
# 创建SGBM对象
sgbm = cv2.StereoSGBM_create()
# 设置SGBM参数
sgbm.setMinDisparity(0)
sgbm.setNumDisparities(16)
sgbm.setBlockSize(5)
sgbm.setDisp12MaxDiff(1)
sgbm.setUniquenessRatio(10)
sgbm.setSpeckleWindowSize(100)
sgbm.setSpeckleRange(32)
# 计算立体匹配
disparity_map = sgbm.compute(left_image, right_image)
# 显示立体匹配结果
cv2.imshow('Disparity Map', disparity_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先读取了左右两张图像,并创建了一个SGBM对象。然后,通过设置SGBM对象的参数,如最小视差、视差范围、块大小等,来对算法进行配置。接下来,我们使用compute()函数来计算立体匹配的结果。最后,我们将计算得到的视差图像显示出来。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和其他额外的处理步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [立体匹配成像算法BM,SGBM,GC,SAD一览](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/120520626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [三维重建(10)之立体匹配算法详解:BM、SGBM](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/127706084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]