动态规划算法聚合代价

动态规划算法可以用来计算聚合代价。在计算聚合代价时，需要从第一个点开始计算，而不是简单的递归。具体步骤如下：

1. 从第一个点开始计算，利用初始代价即可。
2. 比较出最小值，假设d=6时代价值最小。
3. 计算下一个点的聚合代价，例如b点的聚合代价就是L1=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=5)+P1，L2=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=6)，L3=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=7)+P1，L4=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=8)+P2，L5=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=9)+P2，L6=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=10)+P2。min(L1,L2,L3,L4,L5,L6)即为b点的最优聚合代价，假设算出来L3(也就是d=7)最小。
4. 计算下一个点的聚合代价，例如c点的聚合代价L1=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=7)+P1+Cost(d(c)=5)+P2，剩下的以此类推就行。
5. 最后算出p点的聚合代价后暂时不计算最小值，等到所有路径下p点的聚合代价都计算出来后按照d=5,d=6…相加后再统一比较大小，即可算出p点的最优视差。

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详细介绍SGM算法代价聚合步骤

SGM（Semi-Global Matching）算法是一种常用的立体匹配算法，它的代价聚合步骤是其中一个核心的步骤。以下是该步骤的详细介绍：

1. 代价计算：首先，需要对左右两张图像进行特征提取，比如使用SIFT算法提取图像的关键点和描述符，然后计算左右两张图像上对应的特征点之间的代价，通常使用灰度差、梯度差等方式计算代价。

2. 代价聚合：代价聚合的目的是将左右两张图像上的代价相加，得到一个总代价。SGM算法采用了一种称为动态规划的策略对代价进行聚合。具体来说，算法从左到右、从上到下遍历每一个像素，对于每个像素，从左上角到右下角的8个方向上的代价进行聚合，得到一个代价矩阵。然后，从这个代价矩阵中选择最小的一个代价作为当前像素的总代价。

3. 聚合路径计算：代价聚合之后，需要计算最优匹配路径。SGM算法采用了一种称为路径追踪（Path Tracing）的方式来计算聚合路径。具体来说，从右下角开始，向左上角遍历，每次选择代价最小的一个方向作为路径，直到到达左上角。

4. 视差计算：最后，根据聚合路径，可以计算出每个像素的视差值，即左右两张图像上对应像素的水平位移量。

总之，SGM算法的代价聚合步骤是一种动态规划思想的应用，通过将每个像素周围的代价相加，得到一个总代价，然后根据最小总代价计算最优匹配路径，最终计算出每个像素的视差值。

SGM算法中的代价聚合的优点

SGM（Semi-Global Matching）算法中的代价聚合有以下优点：

1. 可以处理大尺寸图像：SGM算法中的代价聚合基于动态规划，可以处理大尺寸的图像，同时保证了精度和效率。

2. 可以处理多种类型的数据：SGM算法中的代价聚合可以处理多种类型的数据，如灰度图像、彩色图像等等，具有很强的适应性和通用性。

3. 可以处理多个方向的匹配：SGM算法中的代价聚合可以处理多个方向的匹配，可以得到更加准确和全面的匹配结果。

4. 可以处理多个分辨率的图像：SGM算法中的代价聚合可以处理多个分辨率的图像，可以在不同的层次上进行匹配，从而得到更加全面和准确的匹配结果。

5. 可以处理不同类型的代价函数：SGM算法中的代价聚合可以处理不同类型的代价函数，如绝对值、灰度差、混合等等，具有很强的灵活性和可扩展性。