稠密视差算法

稠密视差算法是计算机视觉领域中的一个重要技术，主要用于计算图像对之间像素级别的深度信息。在双目立体匹配中，稠密视差算法扮演着关键角色，它通过比较左右两幅图像之间的对应关系来推断场景的三维结构。在这个项目中，程序是用C++编写的，并且依赖于OpenCV 3.1库，这表明开发者利用了OpenCV的强大功能来实现复杂的图像处理任务。 我们要理解双目立体匹配的基本原理。在双目立体视觉中，我们有两台相机从不同的角度捕获同一场景的两个图像。由于两个相机的位置差异，相同场景的物体在两个图像中的位置会有微小的偏移，这就是视差。通过找到这两个图像中对应像素的差异，我们可以计算出每个像素的深度，从而构建出三维点云。 稠密视差算法的目标是为图像中的每一个像素都计算出一个视差值。相比于稀疏视差算法，稠密算法处理的是整个图像，而非仅选取特征点，因此能提供更全面、更细致的深度信息。然而，这也意味着计算量更大，对算法的效率要求更高。 在OpenCV 3.1库中，提供了多种实现稠密视差计算的算法，如SGBM（Semi-Global Block Matching）算法，它是BM（Block Matching）算法的一种改进版，考虑了全局的匹配策略，提高了匹配的准确性和鲁棒性。SGBM通过设定匹配窗口大小、不匹配成本、搜索范围等参数，可以调整算法的精度和速度。 在这个项目中，开发者可能使用了OpenCV的SGBM函数来实现稠密视差计算。这个过程包括预处理（如灰度化、归一化）、特征匹配、视差计算和后处理（如去除噪声、填补空洞）等步骤。程序可能在x64架构上以release模式运行，这意味着它优化了代码以追求更高的执行效率。 稠密视差算法是双目立体匹配的核心，用于获取高精度的三维信息。在C++和OpenCV的支持下，开发者可以实现高效的算法，为机器人导航、虚拟现实、自动驾驶等领域提供关键的深度感知能力。这个项目的代码和结果对于学习和研究立体视觉及深度估计具有很高的价值。