Geiger.A, Efficient large-scale stereo matching, In ACCV(2010)
摘要：本文提出的算法用於在雙目立體視覺中進行快速高清晰度圖像匹配。本算法通過在一組支持點上的三角測量構建視差的先驗值。由於支持點可被精確地匹配，避免了使用其餘點進行匹配造成的匹配模糊。進而可以通過有效利用視差搜索空間，重建精確的稠密視差圖，而不必進行全局優化。另外，本算法可以自動決定視差範圍，並易於並行運算。我們在大規模Middlebury試驗平臺上顯示了該算法的高效性，並且很大程度上提高了當前性能。在一個單CPU核上計算一張1M像素圖像的左右視差圖大約耗時爲1秒。
該文章發表在2010年的accv上面，看了一下公式和代碼都異常複雜，主要思想就是通過待匹配圖像上的特徵點作爲匹配的支撐點，在支撐點上做三角剖分，對視差在進行插值計算，但是效果一般，適用於實時性要求高的場合。
整個工程都用OpenCV和openmp 完成，代碼異常複雜，但是整體上非常吻合工程師的代碼風格，可以學習一下，但是改進難度比較大。
代碼鏈接：http://www.cvlibs.net/software/libelas/