我的主要研究方向是立體匹配(Stereo Matching)，是計算機視覺(Computer Vision)下的一個研究熱點。研究匹配有一年多了，對這方面(特別是局部算法)比較了解，以后會陸續發布我已經實現的經典算法以及我自己設計的算法。深知在孤立無援時一個人探索有多么困苦，網絡之大，說不定就幫了誰。
如有疑問，請留言。如需代碼，請留下郵箱。(環境：VS2008+OpenCV2.0 可執行)轉載於：http://blog.sina.com.cn/s/blog_500afcd40100lqi1.html
算法簡稱： AdaptWeight
全稱： Adaptive Weight -- 自適應權重
出自論文： 2005年發表在會議CVPR上 --
Locally Adaptive Support-Weight Approach for Visual Correspondence Search。
2006年稍作改動發表在雜志 IEEE TPAMI上 --
Adaptive Support-Weight Approach for Correspondence Search
作者： Kuk-Jin Yoon and In-So Kweon 韓國人
算法簡介：
局部立體匹配算法中里程碑式的作品。從CVPR和PAMI就能看出它的分量。AdaptiveWeight的方法一經提出，正式宣告在匹配精度方面，自適應窗口算法(Adaptive Window)的徹底out。並在之后廣為流行起來。
核心思想是為匹配窗口中的每個像素賦予一個權值，權值是根據它們與窗口中心點的顏色差和距離得到的。本質上是完成了一種近似的圖像分割。
實驗結果：
對4幅標准實驗圖使用該算法，結果如下。
參數很重要，這里選擇的 rc=13,rp=31，比用原文提供的參數效果更好。
注：未做左右檢測。
