【立體匹配和深度估計 1】《A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms》
《A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms》是 Scharstein、Szeliski 和 Zabih 三位作者合著的一篇關於立體匹配的綜述文章，這篇文章在立體匹配領域具有重要地位，它對此前二十多年的研究進行了總結，並提出許多重要的觀點和洞見。Daniel Scharstein 是 Middlebury College 教授。Richard Szeliski 是立體視覺領域重要學者，其專著《Computer Vision: Algorithms and Applications》
在計算機視覺領域具有非常高的價值。
文章目錄
1. 文章結構與概述
《A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms》的結構如下：
- Abstract.
- 1、 Introduction
- 2、 Motivation and Scope
- 2.1、 Computational Theory
- 2.2、 Representation
- 3、 A Taxonomy of Stereo Algorithms
- 3.1. Matching Cost Computation
- 3.2. Aggregation of Cost
- 3.3. Disparity Computation and Optimization
- 3.4. Refinement of Disparities
- 3.5. Other Methods
- 3.6. Summary of Methods
- 4、 Implementation
- 4.1. Matching Cost Computation
- 4.2. Aggregation
- 4.3. Optimization
- 4.4. Refinement
- 5、 Evaluation Methodology
- 5.1. Quality Metrics
- 5.2. Test Data
- 6、 Experiments and Results
- 6.1. Matching Cost
- 6.2. Aggregation
- 6.3. Optimization
- 6.4. Sub-Pixel Estimation
- 7、 Overall Comparison
- 8、 Conclusion
- References
在 1. Introduction 部分，文章首先對研究範圍進行界定，研究物件為(1)由確定攝影幾何關係的兩檢視產生(2)密集視差圖（即每個畫素都估計視差值）的立體匹配演算法。然後，文章提出兩個研究目標。(1)對既有立體匹配演算法進行分類，將各演算法分解為獨立元件進行比較。(2)提供量化評價平臺，可見 http://vision.middlebury.edu/stereo/ （線上評價和資料集。）。
在 2. Motivation and Scope 部分，文章對立體匹配的計算理論進行綜述，並對“視差空間(disparity space)”這一關鍵概念進行回顧。
在 3. A Taxonomy of Stereo Algorithms 部分，文章提出對兩檢視密集立體匹配演算法的分類方法。
在 4. Implementation 部分， 文章依據所提出測試方法，討論了主要演算法元件及其互動，以及控制演算法行為的變數。
在 5. Evaluation Methodology 部分， 文章討論了對立體匹配演算法的評價指標，和獲取帶有標準真值的標定資料集的方法。
在 6. Experiments and Results 部分， 作者比較了各演算法元件的實驗結果。
在 7. Overall Comparison 部分， 作者綜合比較了現存20種立體匹配演算法。
在 8. Conclusion 部分， 作者得出結論並對未來工作作出展望。