归一化相关性，normalization cross-correlation，因此简称NCC，下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。 　　NCC，顾名思义，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度，注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p（px，py）构建3*3邻域匹配窗口，与目标 ...

function [dispMap]=StereoMatching(imL, imR, windowSize, dispMin, dispMax) % Assume the image sizes are same between imgL and imgR %注意：在画图程序中，查看视差 ...

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51531333， 来自： shiter编写程序的艺术 2.1 视差理论 计算机立体视觉系统通过模仿人类的的视觉系统，根据对同一场景从不同位置拍摄的两视角或多视角图像 ...

　　要求：对给出的左右视图进行匹配，最后输出左右两张disparity map（视差图） 　　e.g. 　　左视图、右视图（两幅图像大小相同，只有水平方向上的视角变换） 　　 　　标准视差图如下： 　　 　　SSD（sum of squared differences）实现 ...

1、立体匹配算法主要可分为两大类：基于局部约束和基于全局约束的立体匹配算法． （一）基于全局约束的立体匹配算法：在本质上属于优化算法，它是将立体匹配问题转化为寻找全局能量函数的最优化问题，其代表算法主要有图割算法、置信度传播算法和协同优化算法等．全局算法能够获得较低的总误匹配率，但算法复杂度较高 ...

https://blog.csdn.net/Thomson617/article/details/103987952 https://docs.opencv.org/3.4.7/d3/d14/tut ...

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一、立体匹配算法的分类 在立体匹配中，匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程。立体匹配算法由多种分类。 ①根据算法运行时约束的作用范围：分为局部（local）匹配算法和全局（Global）匹配算法。 ②基于生成的视差图：可分为稠密（Dense）匹配和稀疏（Sparse）匹配 ...