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实现立体匹配算法\"quasi-dense matching\"的Matlab代码，具体可参见CVPR 2007文章 Quasi-dense wide baseline matching using match propagation.
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基于可信传播的立体匹配算法(max-product belief propagation,accelerated updating),Based on the credibility of the spread of stereo matching algorithm (max-product belief propagation, accelerated updating)
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在双目立体视觉中立体匹配问题存在歧义性，是视觉研究中难点问题之。通过采用分水岭分割图像的方式有效的对图像进行了过分割处理，实现了基于图像块置信传播的匹配算法。-In the binocular stereo vision problem in stereo matching ambiguity, is the difficult problems in vision research. Images by using watershed segmentation method was effec
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代码用于寻找图像间的匹配点。先使用SIFT匹配算法得到两幅图像间的稀疏匹配点，然后再使用quasi-dense propagation算法得到quasi-dense匹配点。代码使用C++编写。
-This program is used to find point matches between two images. The procedure can be divided into two parts:
1) Firstly, using SIFT matching algor
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立体匹配中置信传播(BP算法)的经典程序-Stereo matching classic belief propagation (BP algorithm) program
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基于置信传播的立体匹配算法，匹配精度较高-Stereo matching algorithm based on belief propagation, high matching accuracy
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运用置信传播的图像立体匹配获取图像的视差图，是一种全局算法-Use of the belief propagation image stereo matching
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置信传播立体匹配算法，亲测可用，很成熟的东西-Belief propagation stereo matching algorithm
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置信度传播立体匹配，matelab就能运行，比较简单
1、需要Matlab 2013a及以上版本；
2、运行demo_stereo.m，注意修改图片路径；
3、左右图像使用3通道灰度图；(Confidence propagation stereo matching, MATELAB can run, relatively simple
1. Matlab 2013a and above is required;
2. Run demo_ Stereo. M, pay attention to
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