研究目的
提出一种基于两阶段块匹配（作为局部代价函数）和动态规划（作为能量优化方法）的图像匹配新方法，旨在高效且准确地从立体图像对中恢复三维信息。
研究成果
所提出的方法在精度上优于现有算法，并通过GPU CUDA实现达到了实时性能。这证明了将两阶段ZSAD与动态规划相结合用于立体匹配的有效性。
研究不足
该方法性能对窗口尺寸的选择较为敏感，在不同场景下可能需要优化。实时实现取决于GPU的计算能力。
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[IEEE 2018年第15届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 突尼斯雅斯敏·哈马马特(2018.3.19-2018.3.22)] 2018年第15届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 基于两步零均值SAD和动态规划的实时立体匹配
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[IEEE 2018年第15届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 突尼斯雅斯敏·哈马马特(2018.3.19-2018.3.22)] 2018年第15届系统、信号与设备国际多会议(SSD) - 基于两步零均值SAD和动态规划的实时立体匹配
DOI：10.1109/SSD.2018.8570471
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
密集深度图提取是计算机视觉中一个动态的研究领域，旨在从立体图像对中恢复三维信息。目前已开发出多种算法，其中基于块匹配的局部方法因具有线性计算复杂度和易于实现的特点而广为流行。这类局部代价函数被应用于图割和动态规划等全局方法中，以降低对遮挡区域和均匀纹理的敏感度。本文提出一种基于两阶段处理的新型图像匹配方法：以块匹配作为局部代价函数，动态规划作为能量优化手段。我们创新性地将零均值绝对差和（ZSAD）与动态规划相结合形成两阶段处理——通过平滑约束和顺序约束来优化对应关系。立体匹配精度和运行时间是评估匹配方法的核心指标，通过降低计算复杂度并采用并行高性能图形硬件，实时处理已成为现实。本文在Middlebury立体基准测试上评估所提方法，并开发GPU CUDA实现方案以加速算法达到实时性能。
作者：
Mohamed Hallek，Hamdi Boukamcha，Fethi Smach，Mohamed Atri
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