车载双目ADAS（二）：双目匹配算法入门
发布时间：2023-01-27 17:30
常用的双目匹配算法主要分为基于滑动窗口和能量传播的算法，当然最近几年，基于深度学习的匹配算法快速发展，并快速占据了各大擂台的榜首位置。 双目匹配的核心思想在于通过暴力搜索方法找到同一基线方向上的左右图的相似点。如何构建算法权衡相似点度量的又准又鲁棒，是双目匹配一直在研究的内容。（文末附个彩蛋） (*￣︶￣)
1、匹配算法的原理
2、匹配算法的评估
3、稀疏视差和稠密视差图的对比
稀疏视差：
常用的匹配算法有：SAD，Census，ADCensus，巴拉巴拉
算法特点：
- 算法简单：和稠密匹配算法比较，计算量至少少一倍以上。
- 易于硬件实现：实时性要求很高，需要在FPGA上进行操作，硬件计算资源寸土寸金，方便在中低端FPGA上实现。
- 鲁棒性较高：最终只保留物体边缘处的视差，物体边缘的特征明显，视差的稳定性便会很强。
- 视差图稀疏：当然，视差稀疏，梯度平缓的地方没有视差，有效信息少。
稠密视差：
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