Cooperative Fusion of Stereo and Motion三维视觉协同算法

立体视觉和图像流的结合算法，挺适合做运动估计或者三维重建方向的朋友。算法的核心思想就是，把立体匹配和光流估计放进一个协同网络里跑，彼此之间还能互通信息，一起做去模糊，效果比单打独斗强多了。

网络里一共四个子进程，两个负责立体视差，两个搞图像流，一起在一个松弛优化的框架里，根据三维连续性来挑“靠谱”的匹配结果。实际跑过一些数据集，出来的结果也挺不错，噪声少，结构还原度高。

这个方法比较适合你手头有连续立体图像对的时候，比如用在自动驾驶模拟数据、双目相机视频帧上都还蛮合适的。尤其是那种光照变化或纹理重复多的场景，靠单纯立体匹配就挺吃力了，用上运动线索就好多了。

对了，文末还推荐了不少延伸阅读，像是基于 Matlab 的立体匹配开发工具、三维重建实现代码等等。如果你想上手试试，直接看看这个合集就够用了，省得到处找资源。

如果你正好在做三维视觉、视觉里程计或者需要结合多线索感知的项目，不妨抽空读读，思路还挺值得参考的。