• 算法流程

建立图像块   →   根据相机光心确定搜索极线    →   极线搜索算法  →   深度滤波器进行滤波   →   得到对应像素后，进行三角测量  →   得到深度信息

如何匹配？ 极线搜索和块匹配
匹配结果优化？ 深度滤波器技术

• 三角测量原理

根据对极几何，两个成像平面中，同一空间点的归一化坐标x1，x2，满足：
s1x1=s2Rx2+t
两侧同时左乘x1∧ 左侧为零，右侧可求解出深度信息s2

• 块匹配&极线搜索

块匹配 是由于单个像素在极线上搜索时只有亮度信息，没有区分性，所以以此像素点为中心，建立一个w*w的像素块
快匹配的算法有：
SAD（sum of absolute difference）
SSD ( sum of squared distance )
NCC (Normalized cross correlationw)
极线搜索 根据极线约束，成像面上一点在另一成像面上的对应点，必定在所在的极线上，然后在该极线上，根据图像块进行搜索，即可得到对应的匹配点。

• 深度滤波器

确定基准图后，利用其后的多张图对基准图进行分布估计
1. 对参考图中一点计算的深度值d服从： P(d) = N(μ，σ2)
2. 同样，当新得到的观察图中，对参考图的深度进行再次的估计，这次算出的深度dfuse 服从 P(dfuse) = N(μfuse, σfuse2)
3. 把两个高斯分布相乘，得到融合后的高斯分布：

这里的μ，就是每次计算出来的深度值，而σ就是假设有一个像素的误差时深度的d的误差δp
4. 方差δp的计算
我们假设匹配到的点与正确的匹配点有一个像素的差异，那么通过三角化计算出来的深度就会与真实的相差一个δp,他的大小就是如图所示，根据三角函数计算

a=p-t
α=arccos