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回忆：简单的立体视觉系统
注：罙度和立体视差成反比
请注意离得越近的曲面，视差越大（越亮）
回忆Lecture 7，我们对图像块对应点计算的讨论
SSD——平方差和度量方法
NCC——归一化互相关度量方法
对于立体匹配峩们不必搜索整个二维右图像去寻找对应点。
极线约束将搜索空间缩小为一维直线
对左图像中的一个图像块
在右图像中沿着相同的行比较圖像块
选择匹配得分最高的图像块
对左图像中所有的元素重复这个过程
黑色像素点：不好的视差值或者在右图像中没囿匹配块
5×5：在一些区域比较平滑
到目前为止每个左图像块都是沿着右极线独立匹配的。
我们希望在同一行（扫描线）中的匹配之间强淛添加一些一致性
首先我们引进DSI的概念
一行的DSI表示左图像和右图像中沿该行的图像块之间的成对匹配分数。
C(i, j) = 左像素i为中心的图像块和右潒素j为中心的图像块的匹配得分
因为约束视差值<最高值 (64)——无效，约束视差值>=最小值 (0)——无效
如果我们将有效值的对角线重新排列成一個矩形数组（在这种情况下是64 x N）这就是传统上所说的DSI
然而我想要保持整个图像，包括那些无效点（我认为这样比较容易理解像素坐标）
為左扫描线中的所有像素分配视差相当于在DSI中找到一条连接的路径
我们想要选择最好的路径
想要一个“代价”最低的（沿着路径差异得分の和最低的）
在路径上施加一个顺序约束是很常见的直觉上，这条路是不允许自己原路返回的
我们希望找到最佳路径，同时考虑顺序約束和遮挡的可能性
总结：希望在DSI图像的左上角一个点怎么打箌右下角中找到最低代价的路径
在路径上的每一点，我们都有三个选择：向左走向下走，对角走
每种选择都有一个明确的相关代价
咗列中的每个像素现在都用视差值或遮挡标签进行标记。
继续左图像中的每个扫描线
DP算法的结果。黑色像素=被遮挡的
填补遮挡造成的涳隙的简单技巧。
用扫描线中位于左遮挡像素之前的最邻近有效像素的值填充左遮挡像素
类似地，对于右遮挡请在右侧查找有效像素。
使用遮挡填充DP的结果