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                     什么是深度计算
深度图像(depthimage)也被称为距离影像(rangeimage)，是指将从图像采集器到场景中各

点的距离(深度)作为像素值的图像，它直接反映了景物可见表面的几何形状。像素点的深

度值可通过内外参已知的两张图像通过三角测量计算，进行三角测量之前需要计算像素间

的匹配关系，如图1所示p1,p2为匹配点。空间点p到成像平面距离即为该像素点的深度值。

计算图像中所有像素的匹配关系称为立体匹配。

在立体匹配中，匹配问题可以看成是寻找两组数据相关程度的过程。立体匹配算法根据算

法运行时约束的作用范围：分为局部(local)匹配算法和全局(global)匹配算法。

1、全局匹配算法

全局(半全局)立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立一个全局能

量函数，其包含一个数据项和平滑项，通过最小化全局能量函数得到最优的视差值。其中

，图割(graphcuts，gc)、置信传播(beliefpropagation，bp)、动态规划

(dynamicprogramming，dp),粒子群算法(particleswarmoptimization，pso)、遗传算法

(geneticalgorithm，ga)等优化算法都是常用的求解能量最小化的方法。全局匹配算法一

般定义如下能量函数：


其中数据项edata(d)描述了匹配程度，平滑项esmooth(d)体现了定义场景的约束，c是匹配

代价，p是不同两像素p和q视差的函数，一般称之为惩罚项(penalty)，当p点和q点视差不

相等时，p>0，且与两者差值越大，p值越大。当p和q视差相等时，p＝0。由于全局匹配算

法在数学上是一个能量函数的优化问题，因此可以找到最优解。这个问题被证明在二维空

间是np困难的。因此，即使全局算法具有准确性较高的优点，其计算速度确非常慢，在实

时性要求高的场合不适合使用全局立体匹配算法。