OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结

转载自：http://blog.csdn.net/mailang2008/article/details/5873883

对OpenCV中涉及的三种立体匹配算法进行代码及各自优缺点总结：

首先我们看一下BM算法：

该算法代码：

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1. CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();  
2.   
3. int SADWindowSize=15;   
4.  BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;  
5.  BMState->minDisparity = 0;  
6.  BMState->numberOfDisparities = 32;  
7.  BMState->textureThreshold = 10;  
8.  BMState->uniquenessRatio = 15;  
9.  BMState->speckleWindowSize = 100;  
10.  BMState->speckleRange = 32;  
11.  BMState->disp12MaxDiff = 1;  
12.  cvFindStereoCorrespondenceBM( left, right, left_disp_,BMState);  
13.    cvNormalize( left_disp_, left_vdisp, 0, 256, CV_MINMAX );  

其中minDisparity是控制匹配搜索的第一个参数，代表了匹配搜苏从哪里开始，numberOfDisparities表示最大搜索视差数uniquenessRatio表示匹配功能函数，这三个参数比较重要，可以根据实验给予参数值。

该方法速度最快，一副320*240的灰度图匹配时间为31ms，视差图如下。

 

第二种方法是SGBM方法这是OpenCV的一种新算法：

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1. cv::StereoSGBM sgbm;  
2.         sgbm.preFilterCap = 63;  
3.         int SADWindowSize=11;   
4.         int cn = 1;  
5.         sgbm.SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 3;  
6.         sgbm.P1 = 4*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;  
7.         sgbm.P2 = 32*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;  
8.         sgbm.minDisparity = 0;  
9.         sgbm.numberOfDisparities = 32;  
10.         sgbm.uniquenessRatio = 10;  
11.         sgbm.speckleWindowSize = 100;  
12.         sgbm.speckleRange = 32;  
13.         sgbm.disp12MaxDiff = 1;  
14.       
15.         sgbm(left , right , left_disp_);  
16.         sgbm(right, left  , right_disp_);  

 

各参数设置如BM方法，速度比较快，320*240的灰度图匹配时间为78ms，视差效果如下图。

 

 

第三种为GC方法：

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1. CvStereoGCState* state = cvCreateStereoGCState( 16, 2 );  
2.  left_disp_  =cvCreateMat( left->height,left->width, CV_32F );  
3.  right_disp_ =cvCreateMat( right->height,right->width,CV_32F );  
4.  cvFindStereoCorrespondenceGC( left, right, left_disp_, right_disp_, state, 0 );  
5.  cvReleaseStereoGCState( &state );  

该方法速度超慢，但效果超好。

 

 

各方法理论可以参考文献。