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立体匹配之代价聚合_立体匹配代价聚合
作者：花生_TL007 | 2024-05-20 05:54:41
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立体匹配代价聚合
一般基于点之间的匹配很容易受噪声的影响，往往真实匹配的像素的代价并不是最低。所以有必要在点的周围建立一个window，让像素块和像素块之间进行比较，这样肯定靠谱些。
一般用如下方法计算
census + TAD + 梯度
就是把TAD和梯度加权叠加，后面是census的匹配代价，得到最终的匹配代价。
cost[ x ] = 2 - exp( - tmpCost / 35 ) - exp( - 255 * cost[ x ] / 15 );//这就是TAD+TGD+Census的匹配代价计算
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