雙目立體匹配經典算法之Semi-Global Matching（SGM）概述：代價聚合（Cost Aggregation）

  由於代價計算步驟只考慮了局部的相關性，對噪聲非常敏感，無法直接用來計算最優視差，所以SGM算法通過代價聚合步驟，使聚合後的代價值能夠更準確的反應像素之間的相關性。聚合後的新的代價值保存在與匹配代價空間C同樣大小的聚合代價空間S中，且元素位置一一對應。   爲了獲得較好的匹配效果，SGM算法依舊採用全局立體匹配算法的思路，即全局能量最優化策略，簡單來說就是尋找每個像素的最優視差使得整張影像的全局

>>阅读原文<<