Opencv立體匹配演算法BM、SGBM、GC演算法的狀態引數
原文來源：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291
本文效果圖資原始碼：http://download.csdn.net/detail/this_is_chris/9565697，VS2010+opencv248實現。
如何設定BM、SGBM和GC演算法的狀態引數？
（1）StereoBMState
// 預處理濾波引數
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preFilterType：預處理濾波器的型別，主要是用於降低亮度失真（photometric distortions）、消除噪聲和增強紋理等, 有兩種可選型別：CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE（歸一化響應） 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL（水平方向Sobel運算元，預設型別）, 該引數為 int 型；
- preFilterSize：預處理濾波器視窗大小，容許範圍是[5,255]，一般應該在 5x5..21x21 之間，引數必須為奇數值, int 型
- preFilterCap：預處理濾波器的截斷值，預處理的輸出值僅保留[-preFilterCap, preFilterCap]範圍內的值，引數範圍：1 - 31（文件中是31，但程式碼中是 63）, int
// SAD 引數
- SADWindowSize：SAD視窗大小，容許範圍是[5,255]，一般應該在 5x5 至 21x21 之間，引數必須是奇數，int 型
- minDisparity：最小視差，預設值為 0, 可以是負值，int 型
- numberOfDisparities：視差視窗，即最大視差值與最小視差值之差, 視窗大小必須是 16 的整數倍，int 型
// 後處理引數
- textureThreshold：低紋理區域的判斷閾值。如果當前SAD視窗內所有鄰居畫素點的x導數絕對值之和小於指定閾值，則該視窗對應的畫素點的視差值為 0（That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel），該引數不能為負值，int 型
- uniquenessRatio：視差唯一性百分比， 視差視窗範圍內最低代價是次低代價的(1 + uniquenessRatio/100)倍時，最低代價對應的視差值才是該畫素點的視差，否則該畫素點的視差為 0 （the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ），該引數不能為負值，一般5-15左右的值比較合適，int 型
- speckleWindowSize：檢查視差連通區域變化度的視窗大小, 值為 0 時取消 speckle 檢查，int 型
- speckleRange：視差變化閾值，當視窗內視差變化大於閾值時，該視窗內的視差清零，int 型
// OpenCV2.1 新增的狀態引數
- roi1, roi2：左右檢視的有效畫素區域，一般由雙目校正階段的 cvStereoRectify 函式傳遞，也可以自行設定。一旦在狀態引數中設定了 roi1 和 roi2，OpenCV 會通過cvGetValidDisparityROI 函式計算出視差圖的有效區域，在有效區域外的視差值將被清零。
- disp12MaxDiff：左視差圖（直接計算得出）和右視差圖（通過cvValidateDisparity計算得出）之間的最大容許差異。超過該閾值的視差值將被清零。該引數預設為 -1，即不執行左右視差檢查。int 型。注意在程式除錯階段最好保持該值為 -1，以便檢視不同視差視窗生成的視差效果。具體請參見《使用OpenGL動態顯示雙目視覺三維重構效果示例》一文中的討論。
在上述引數中，對視差生成效果影響較大的主要引數是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三個，一般只需對這三個引數進行調整，其餘引數按預設設定即可。
在OpenCV2.1中，BM演算法有C和C++ 兩種實現模組。
原圖：
BM演算法效果圖：
（2）StereoSGBMState
SGBM演算法的狀態引數大部分與BM演算法的一致，下面只解釋不同的部分：
- SADWindowSize：SAD視窗大小，容許範圍是[1,11]，一般應該在 3x3 至 11x11 之間，引數必須是奇數，int 型
- P1, P2：控制視差變化平滑性的引數。P1、P2的值越大，視差越平滑。P1是相鄰畫素點視差增/減 1 時的懲罰係數；P2是相鄰畫素點視差變化值大於1時的懲罰係數。P2必須大於P1。OpenCV2.1提供的例程 stereo_match.cpp 給出了 P1 和 P2 比較合適的數值。
- fullDP：布林值，當設定為 TRUE 時，執行雙通道動態程式設計演算法（full-scale 2-pass dynamic programming algorithm），會佔用O(W*H*numDisparities)個位元組，對於高解析度影象將佔用較大的記憶體空間。一般設定為 FALSE。
注意OpenCV2.1的SGBM演算法是用C++ 語言編寫的，沒有C實現模組。與H. Hirschmuller提出的原演算法相比，主要有如下變化：
- 演算法預設執行單通道DP演算法，只用了5個方向，而fullDP使能時則使用8個方向（可能需要佔用大量記憶體）。
- 演算法在計算匹配代價函式時，採用塊匹配方法而非畫素匹配（不過SADWindowSize=1時就等於畫素匹配了）。
- 增加了一些BM演算法中的預處理和後處理程式。
（3）StereoGCState
GC演算法的狀態引數只有兩個：numberOfDisparities 和 maxIters ，並且只能通過 cvCreateStereoGCState 在建立演算法狀態結構體時一次性確定，不能在迴圈中更新狀態資訊。GC演算法並不是一種實時演算法，但可以得到物體輪廓清晰準確的視差圖，適用於靜態環境物體的深度重構。
注意GC演算法只能在C語言模式下執行，並且不能對視差圖進行預先的邊界延拓，左右檢視和左右視差矩陣的大小必須一致。