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因为人类双目位置和控制方式，人类双目看到的两个图像总是比较相似的。但是两图像之间会有微小的差别，正是根据这些微小的差别我们的大脑可以计算出距离信息。这个差别我们称之为Stereo disparity。
在这篇文章中，作者(1)分析了Stereo disparity的从计算机角度看这个问题的结构（computational structure），(2)描述了用计算机实现的算法，(3)展示了一下该算法的效果和性能。
要来看该算法，算法的思路是（1）在图片A中找到一个特定的区域然后（2）在图片B中找到相对应的区域，（3）比较二者的在图片中位置的不同。
其中重要的思想就是在图B中找到图A的兴趣点，文章给出了一种迭代的思路
其中S()表示的是一个圆形的区域，O()表示的实线周围区域。 [公式] 代表的是sigmoid函数。
几十年后的现在，我们有各种各样的特征点匹配算法，也就无需这个算法了吧。
“Cooperative Computation of Stereo Disparity”是一个面向像素的low-level的算法。
