对三种经典立体匹配算法（WCPSP(Weighted Cost Propagation with Smoothness Prior)算法，SGM(Semi-Global Matching)算法和TSGO(Two-Step Global Optimization)算法）的研究思路简述100-200字

WCPSP算法是一种基于代价传播和平滑先验知识的立体匹配算法。它将代价传播和平滑先验知识结合起来，通过权重分配和代价限制的方式，提高了匹配精度和鲁棒性。WCPSP算法的研究思路主要是在算法框架的基础上，针对不同的应用场景和数据特点，进行参数调整、权重分配等优化，以提高匹配精度和运行效率。

SGM算法是一种基于区域的立体匹配算法，它采用Semi-Global Matching策略，将图像分割成多个小块，然后在小块内进行匹配，并通过全局代价聚合的方式得到整张图像的匹配结果。SGM算法的研究思路主要是在算法框架的基础上，针对计算复杂度和匹配精度的平衡，提出了多种代价计算、代价聚合和优化策略，以提高匹配精度和运行效率。

TSGO算法是一种基于全局优化的立体匹配算法，它采用两步优化策略，先使用代价传递算法计算初步匹配结果，再使用全局优化算法对匹配结果进行优化。TSGO算法的研究思路主要是在算法框架的基础上，针对不同的应用场景和数据特点，进行参数调整、初始匹配方法和优化策略等改进，以提高匹配精度和运行效率。