立体视觉：算法与应用概览

"立体视觉：算法与应用" 立体视觉（Stereo Vision）是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及双目视觉系统，通过分析两台相机捕捉到的同一场景的图像来获取三维信息。该技术主要依赖于立体匹配，即在左右图像对中找到对应像素点的过程，以此来计算深度信息，构建场景的三维模型。 Stefano Mattoccia 是一位在该领域的专家，他在2013年的文档中概述了立体视觉的一些关键算法和应用。文档随着时间的推移不断更新，增加了新的3D应用、关于他们使用的基于FPGA处理的立体相机的详细信息，以及各种算法的实验结果，如线性立体匹配、Min et al.'s算法（ICCV 2011）、"Fast Segmentation driven (FSD)"算法（IC3D）以及Semi-Global Matching (SGM)算法。 线性立体匹配是一种基础的匹配方法，它假设图像中的对应像素具有线性的亮度关系。然而，这种方法通常对于光照变化和遮挡等问题不够鲁棒。Min et al.'s算法和"FSD"算法则可能提出了更高级的解决方案，以提高匹配质量和效率。SGM算法是立体匹配中的一种常用技术，它通过考虑全局上下文来优化局部匹配误差，从而减少错误匹配。 此外，文档还提到了Fast Bilateral Stereo算法的实验结果，这是一种结合双边滤波器的快速立体匹配算法，可以在GPU上实现加速，提高了计算效率。Fast Bilateral Stereo算法的Linux和Windows实现可在指定网址下载。 立体视觉的应用广泛，包括自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、医学成像、工业检测等。例如，它可以用于车辆避障，通过对周围环境进行三维重建来帮助决策。在医学领域，立体视觉可以辅助手术规划和执行，提供高精度的解剖结构信息。 总结来说，"立体视觉：算法与应用"这份文档深入探讨了立体视觉的基本原理、相关算法的最新进展以及实际应用案例，是理解这一领域的重要参考资料。通过持续更新，作者提供了丰富的实验数据和实现代码，使得研究者和工程师能够更好地理解和应用这些技术。