Q总结 近日论文涉及知识点简要梳理

读论文太慢 精细与速度不可兼得

总结所读涉及知识点：

1、半全局块匹配SGBM

2、立体视觉三维重建

3、VanillaCNN

4、Transformer

5、空间频域成像SFDI&结构光技术

6、注意力机制

7、Vit

1、半全局块匹配SGBM

H Hirschmüller. Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007, 30.

在OpenCV里有一些算法，半全局块匹配（Semi-Global Block Matching，SGBM）算法具有视差效果好速度快的特点，故常被广泛应用

1.1 计算每个像素点的代价

利用互信息熵

熵，是用来表示随机变量的不确定性，熵的值越大，信息的不确定性也越大。熵H和互信息MI的定义分别如下：

熵H的定义

 

其中，PI代表某个点i的概率分布，也就是灰度直方图为i的点出现的概率；对应地，PI1,I2就是两个图对应点i1和i2的联合概率分布，也就是：