三维匹配_漫谈2：经典的立体匹配算法-PatchMatch

本文要介绍的是Adobe上采用的经典立体匹配算法PatchMtach（2009）以及由此派生的Microsoft Research 提出的PathMatchStereo（2011）。

PatchMatch主要用于在两幅二维图像中搜索最近领域中相似度最高的patch。其主要基于随机采样（random sampling）思想，并根据图像区域相似性，提供一种在整个图像区域快速propagate以提高搜索与匹配效率的机制（算法原理如下图）。目前主要应用于图像编辑工具，也扩展到诸如双目匹配、AR等多个研究领域。

PatchMatchStereo是在PatchMatch思想基础上，由Microsoft Research 提出的一种三维立体匹配算法。二维图像扩展到视频匹配会带来更多的难点，由于包含每个像素有近似无限的三维平面，那么如何找到一个最优三维平面是面临的关键问题。文章贡献在于2点：（1）视图步进，按照立体匹配对从左视图至右视图的顺序完成平面步进；（2）时间步进，按照一段视频连续帧从前至后的顺序完成平面步进（目标移动很小的情况）。算法原理如下图所示。

为了解决物体遮挡与无纹理匹配问题，作者在倾斜平面上实现了全局匹配功能，并获得了亚像素级的匹配精度。实验结果如下图所示。

上图中，从左至右，1图为视频原图，2图为文章方法重建的视差图，3图为视频原图，4图为文章方法重建的视差图。