立體比對算法_RankTransform .

http://blog.csdn.net/dcl_jq/article/details/7767494

1.基本介紹

立體比對算法，關鍵是計算左右圖對應點的比對代價。

傳統的基于視窗的局部比對算法都是通過計算亮度值的相似程度來擷取比對代價，上一篇文章講到得Adaptive Support-weight隻不過是在計算直至視窗比對代價時，為每一個像素賦予不同的權值進而使得比對代價更準确一些。

但是基于像素的比對方法有一個問題就是對于重複紋理區域，支援視窗選取太小則不利于擷取準确的比對代價，視窗選取過大則計算複雜度過高。

對于這種情況，我們應該适當的考慮支援視窗的結構資訊，但是結構資訊如何表示，怎樣定量計算，這裡就要用到标題中提到的Rank Transform，類似的還有Census Transform。

2.Rank Transform基本原理

可以自己上網查，這裡就不細說了。

3.參考論文：

Local stereo matching with adaptive support-weight，rank transform and disparity calibration.

論文基本結構：

1）初始比對：比對視窗選擇，Rank Transform

2）視差矯正：矯正視窗選擇，矯正