双目视觉的传统立体匹配算法有哪些？

好的，双目视觉的传统立体匹配算法是一个非常经典且重要的领域。这些算法不依赖于深度学习，而是基于手工设计的特征和优化方法。它们通常被分为三大类：局部算法、全局算法和半全局算法。

下图清晰地展示了这三类核心算法及其代表性方法：

flowchart TD
A[双目立体匹配算法] --> B[局部算法
基于窗口]
A --> C[全局算法
优化能量函数]
A --> D[半全局算法
SGM]

B --> B1[AD-Census
融合 Census 与 AD]
B --> B2[归一化互相关
NCC]

C --> C1[图割
Graph Cut]
C --> C2[置信传播
Belief Propagation]
C --> C3[动态规划
Dynamic Programming]

D --> D1[SGM
及其变种 SGM2, HTM]

下面我将为您详细解释这些算法。

1. 局部算法 (Local Methods)

也称为基于窗口的算法。其核心思想是：对于左图像中的一个像素点，在右图像对应的极线上，用一个局部窗口（Window） 内的像素信息进行相似度计算，选择相似度最高的位置作为匹配点。

关键步骤：

1. 匹配代价计算 (Matching Cost Computation)：计算左图像中每个像素点与右图像中候选像素点之间的差异。
2. 代价聚合 (Cost Aggregation)：将单个像素的代价扩展到其周围的窗口内