重组像素图段位
还有，就是当采用多个不同的光源方向时，不同光源方向照明时得到的视差图不一致。这种不一致的像素也会被标记为黑色像素。
亚像素卷积：像素清洗，利用卷积对图像进行特征提取，再对不同通道的特征图重组，从而得到更高分辨率的特征图，参数都是学习产生。
通过步骤3的视差计算，可以得到各个像素的视差，即得到一个视差图。视差优化的目的是对步骤3中得到的视差图进行优化，进一步改善视差图的质量，一般采用左右一致性检查算法剔除因为遮挡和噪声而导致的错误视差；采用剔除小连通区域算法来剔除孤立异常点；采用中值滤波、双边滤波等平滑算法对视差图进行平滑；另外还有一些有效提高视差图质量的方法如鲁棒平面拟合、亮度一致性约束、局部一致性约束等也常被使用。
我们来看看其中两组图像:Sawtooth及Venus。这里第1列是参考图像，其中作者摆放的都是平面的海报、绘画等，而第2列是对参考图像做手动标记分割为几个部分的结果，属于同一个平面的像素被标为同样的颜色。第3列就是理想视差图。由于现在场景里面都是平面的物体，因此可以通过特征点匹配的方式计算稳定的匹配点对，再利用平面拟合技术，很准确的计算出每个像素的视差。
2.在无纹理区域，有纹理区域，遮挡区域，非遮挡区域，深度不连续区域共5个区域计算和理想视差图之间的均方根误差，及错误像素占比
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