【理论恒叨】【立体匹配系列】经典SGM:(1)匹配代价计算之互信息(MI)

好的，你的问题是关于经典的SGM算法中的匹配代价计算之互信息(MI)。让我来为你解释一下。

在SGM算法中，匹配代价计算是关键步骤之一，它用于计算两个图像中对应像素之间的匹配程度。而互信息(MI)是其中一个常用的匹配代价计算方法。

互信息(MI)是一种用于衡量两个随机变量之间关联程度的方法。在SGM算法中，将左右两个图像中对应像素的互信息作为匹配代价来计算，以此来衡量它们之间的相似度。

具体来说，匹配代价计算中，首先需要计算左右两幅图像中对应像素的灰度值的直方图，然后再计算它们的联合直方图和边缘直方图。最后，通过计算联合直方图和边缘直方图的互信息来得到匹配代价。

总的来说，互信息(MI)是一种既简单又有效的匹配代价计算方法，它在SGM算法中得到了广泛应用。

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双目立体匹配算法：SGM 实时代码

以下是双目立体匹配算法SGM的实时代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

const int max_image_size = 960;
const int max_disparity = 64;
const int P1 = 5;
const int P2 = 70;
const int penalty_scale = 10;
const int uniqueness_ratio = 15;
const int speckle_window_size = 100;
const int speckle_range = 32;

int main(int argc, char** argv) {
    if(argc != 3) {
        cout << "Usage: ./sgm_stereo left_image right_image" << endl;
        return -1;
    }

    Mat imgL = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat imgR = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE);

    if(imgL.empty() || imgR.empty()) {
        cout << "Error: Could not open or find the images" << endl;
        return -1;
    }

    int width = imgL.cols;
    int height = imgL.rows;

    if(width > max_image_size || height > max_image_size) {
        cout << "Error: Image size too large" << endl;
        return -1;
    }

    int min_disparity = 0;
    int max_disparity = 64;

    Mat disparity_map = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);

    for(int y = 0; y < height; y++) {
        for(int x = 0; x < width; x++) {
            int min_cost = INT_MAX;
            int best_disparity = min_disparity;

            for(int d = min_disparity; d < max_disparity; d++) {
                int sum = 0;
                int count = 0;

                for(int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
                    for(int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
                        int xl = x + dx;
                        int xr = x + dx - d;

                        if(xl < 0 || xl >= width || xr < 0 || xr >= width) {
                            continue;
                        }

                        int diff = abs((int)imgL.at<uchar>(y+dy, x+dx) - (int)imgR.at<uchar>(y+dy, xr));

                        sum += diff;
                        count++;
                    }
                }

                int cost = sum / count;

                if(d > min_disparity) {
                    int diff = abs(d - best_disparity);

                    cost += (diff == 1) ? P1 : (P1 + (diff - 1) * P2);
                }

                if(cost < min_cost) {
                    min_cost = cost;
                    best_disparity = d;
                }
            }

            disparity_map.at<uchar>(y, x) = best_disparity;
        }
    }

    Ptr<StereoSGBM> stereo = StereoSGBM::create(min_disparity, max_disparity, penalty_scale, 8 * imgL.channels() * speckle_window_size * speckle_window_size, 32 * speckle_range, uniqueness_ratio, StereoSGBM::MODE_SGBM_3WAY);
    stereo->compute(imgL, imgR, disparity_map);

    namedWindow("Disparity Map", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Disparity Map", disparity_map);

    waitKey(0);

    return 0;
}

需要注意的是，此代码只是SGM算法的实现之一，针对不同的场景和需求，实现方式可能会有所不同。

sgm立体匹配算法代码

SGM（Semi-Global Matching）算法是一种用于立体匹配的经典算法。它的代码实现包含以下几个主要步骤：

1. 计算代价体积：首先，需要计算两幅立体图像之间的代价体积，即每个像素点的匹配代价。可以使用不同的度量方法来计算两个像素之间的相似度，例如灰度差异、颜色一致性等。代价体积中的每个元素代表了一个像素在不同视差值下的匹配代价。

2. 聚合代价：使用动态规划方法，从代价体积中找到每个像素点的最小代价路径。这个过程中，会利用代价体积中的相邻像素的匹配代价信息，通过迭代的方式确定每个像素的最佳匹配视差。

3. 视差计算：通过查找每个像素点的最佳匹配视差，可以得到整个图像的视差图。视差图中的每个像素值表示了该像素与对应像素的视差值，即在相应像素上的位移。

4. 视差后处理：为了提高匹配的准确性，可以对视差图进行后处理。常用的方法包括中值滤波、平滑滤波等，以去除噪声和平滑不连续区域。

总的来说，SGM立体匹配算法的主要步骤包括代价体积的计算、代价聚合、视差计算和视差后处理。通过这些步骤，可以得到一副精确的视差图，实现了立体图像的匹配。