系列文章：

双目视觉（一）双目视觉系统
双目视觉（二）双目匹配的困难和评判标准
双目视觉（三）立体匹配算法
双目视觉（四）匹配代价
双目视觉（五）立体匹配算法之动态规划全局匹配
双目视觉（六）U-V视差
双目视觉（七）稀疏双目匹配
【项目实战】利用Ｕ-V视差进行地面检测
【项目实践】U-V视差路面检测之动态规划

1.双目匹配时面临的困难

在双目视觉中立体匹配经过半个世纪的发展，已经取得很多研究成果，但依然面临各种各样的难点与挑战。一般立体匹配算法受以下几方面影响，这也是国内外学者一直需要解决的关键问题：包括立体匹配受本身内在因素的影响,同时也受到外界环境的影响(即外在因素)以及算法精度与运行时间问题，使得在实际应用中还存在一定的局限性。

光学失真

表面反光

缩放

透视变换造成的失真

缺少纹理的区域（白墙）

重复出现

透明的物体

遮挡

2.双目匹配的评价标准

在 2002 年以前，虽然立体匹配算法得到很大的发展，但却没有一个统一的标准来评估算法的好坏。所以 Scharstein 和 Szelisk开发了在线评估平台Middlebury(vision.middlebury.edu/stereo) 网站，该平台提供了四组标准的立体匹配图像数据，分别为 Tsukuba、Venus、Teddy 和 Cones

这些图片都是在不同环境下拍摄的，而且都经过外极线校正所得，并同时给出四组图像的真实视差图（Ground truth
image）作为参考，通过将上传到网站的算法和真实视差结果进行分析对比，从而得到准确的算法评估数据，同时为了对算法进行定量的评估，提出了均方根误差和误匹配率两大指标进行分析：

均方根误差法 RMS(root-mean-squared)

误匹配率 PBM(Percentage of bad matching pixels)

在对立体匹配算法进行误差计算评测时，通常用 Middleburry 评测网站给出三类典型区域进行划分，如非遮挡区域误匹配率(nonocc)、所有像素点的误匹配率(all)、视差不连续区域误匹配率(disc),对这些区域利用上述公式计算误差率，再通过计算整幅图像的平均误差率对上传的图像进行整体评估，并得到在网站中的公开排名。

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©PaperWeekly 原创 · 作者|金金单位|阿里巴巴研究实习生研究方向|推荐系统论文标题:Match²: A Matching over Matching Model for Simil ...
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from:https://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/52778741 双目视觉原理方面参照<学习Opencv>和大牛博客 htt ...
opencv双目视觉标定、匹配和测量（附代码）（转载）
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/52778741 双目视觉原理方面参照< ...
java正则出现次数_正则表达式（二）—匹配次数的正则
正则表达式匹配次数的正则在前一篇文章中,我们总结了和位置相关的正则,在这篇文章中,我们将继续学习正则表达式其它的内容. 假如现在给你一个regular_1.txt文件,让你找出含有连续2个a的行, ...

双目视觉（二）双目匹配的困难和评判标准

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