亲爱的朋友们，我目前正在研究一种视差算法，它只访问一小部分视差空间，以找到一个半密集的视差图。它的工作原理是从一小组对应种子中生长出来。但在此之前，我正在 matlab 中实现标准区域增长算法以了解它是如何工作的。基线增长算法的第一步说：
要求：校正后的图像 Il、Ir、初始对应种子 S、图像相似度阈值。计算属于 S 的每个种子 s 的相似度 simil(s)。
现在我无法理解这一步。首先，我如何从两个校正图像中计算初始种子点。我应该在matlab中使用SIFT算法还是有更好的方法来做到这一点？？？？任何人都可以给我一些关于基于区域增长的视差计算算法如何工作以及它是否比SAD或SSD更好的想法。