什么是立体匹配，立体匹配算法有哪些

立体匹配是计算机视觉中的一个重要技术，主要用于从双目摄像机获取的两幅图像中找到匹配的像素点对，从而计算出每个像素点的视差，进而估计出场景的深度信息。立体匹配算法是实现这一目标的核心方法。

立体匹配算法可以分为两大类：局部匹配算法和全局匹配算法。

1. 局部匹配算法：
   • 基于窗口的方法：这类算法对参考图像中的每个像素计算一个合适大小、形状和权重的窗口，然后对这个窗口内的像素进行匹配。常见的局部匹配算法包括归一化相关（NCC）、平方差和（SSD）和绝对差和（SAD）等。
   • 特征匹配：通过提取图像中的特征点，然后在另一幅图像中寻找与这些特征点匹配的点。这种方法通常用于处理弱纹理或遮挡区域。
2. 全局匹配算法：
   • 动态规划（DP） ：通过建立全局约束能量函数，最小化视差值来估计像素点深度。这种方法虽然精度高，但计算复杂度也较高。
   • 置信传播（BP） ：通过迭代消息传递的方式，逐步优化视差图。这种方法对图像噪声不敏感，但计算量大。
   • 图割算法（GC） ：通过图论中的最小割问题来求解视差图。这种方法在处理大规模图像时表现出色。

还有一些改进的立体匹配算法，如基于深度学习的方法，如GCNet、GANet、AANet等，这些方法利用深度学习模型来提高匹配精度和速度。

立体匹配算法的选择取决于具体的应用场景和需求。局部匹配算法运算速度快，适用于实时应用，但对噪声敏感；全局匹配算法精度高，但计算复杂度大，适用于对精度要求较高的应用