光度立体 稀疏贝叶斯学习方法

光度立体是一种用于三维视觉中的立体匹配方法，它利用图像中的光度信息来推断场景中物体的深度。该方法基于两个假设：一是同一场景中的相邻像素具有相似的光度值，二是物体表面的光度变化通常是平滑的。

稀疏贝叶斯学习方法是一种用于解决高维数据分析问题的统计学习方法。与传统的贝叶斯学习方法不同，稀疏贝叶斯学习方法引入了稀疏性先验，即假设模型参数中只有少数重要的维度是非零的。这种方法可以用于特征选择、降维和模型的解释性增强等领域。

这两个方法在三维视觉领域中可以结合使用，通过稀疏贝叶斯学习方法选择合适的特征和模型参数，然后利用光度立体方法进行深度推断，从而实现对场景中物体深度的估计。这样的方法可以在计算效率和准确性之间取得一定的平衡。