Semi-global matching (SGM) is a computer vision algorithm for the estimation of a dense disparity map from a rectified stereo image pair, introduced in 2005 by Heiko Hirschmüller while working at the German Aerospace Center. [1]

文献[1]中介绍的SGM的代价计算是基于 互信息 （Mutual Information，MI）的匹配测度计算算法来计算匹配代价，互信息是一种对影像明暗变化不敏感的相关性测度。 但由于原理复杂且计算需要迭代效率比较低，在实际应用中，更简单有效的方法如 Census变换，故在此不再介绍MI。 采用全局立体匹配算法，即找到每个像素的最优视差使得整体能量最小。 能量方程如下： 各位亲爱的读者，由于知乎文章平台不支持以下公式的格式，查看完整内容请点击链接阅读原文—— 原理+代 …

Given a pair of rectified images — a chosen reference image and the other image — you want to estimate the disparity to be associated with each pixel in the reference image based on which

2024年9月24日 · 在OpenCV中库中已经实现了SGM算法，叫做semi-global block matching，即SGBM，分为预处理、代价计算、代价聚合、后处理这四个步骤来实现。 opencv在其中增加了一些独特的处理方法，下面分别说明一下各个步骤。

半全局匹配算法 （SGM）是实时立体视觉里最流行的一个算法，已经大规模的在很多产品里得到了应用。 其最早由H. Hirschmuller 在2005年发表于 CVPR 的文章中被提出 (Accurate and efficient stereo processing by semi-global matching and mutual information)。 立体匹配算法在深度学习算法强势来袭之前，可以分为3大流派，包括局部派（SAD, SSD, NCC, Census-Transform, Mutual Information ...）,全局派 (Graph Cut, Belief Propagation, Dynamic Programming ...), 以及半全 …

2021年12月16日 · 摘要： 最近在做双目视差估计算法，在OpenCV里有一些算法，其中半全局块匹配（Semi-Global Block Matching，SGBM）算法具有视差效果好速度快的特点，因此常常被广泛应用。本文主要讨论的就是SGBM算法。 SGM聚合步骤示意图（视差图呈现）： 1 …

这个函数的作用是细化 SGM 深度估计结果，通过对每个像素进行深度采样和高斯加权，找到每个像素的最佳深度值，并输出对应的深度和相似度信息。 Optimize Depth-Sim Map by Gradient Descent Method 1.计算方差图像（梯度图） grad=length(I_{x-1}-I_{x+1}, I_{y-1}-I_{y+1}) 2.优化

SPS-Stereo is a dense stereo method employing a slanted plane model. It jointly estimates a superpixel segmentation, boundry labels (such as occlusion boundaries), and a dense depth estimate from a pair of stereo images. Citation

2024年6月15日 · 本文主要探讨了一种名为“半全局匹配”(Semi-Global Matching, SGM)的广泛使用的图像匹配算法，并介绍了其在物体空间中的新应用，以适应多图像匹配的需求。 传统的SGM算法最初设计用于立体图像配对，即通过两幅图像...

2017年12月8日 · Semi-global matching (SGM) is a widespread algorithm for dense image matching which is used for very different applications, ranging from real-time applications (e.g., for generating 3D data for driver assistance systems) to aerial image matching.