我正在使用 OpenCV 的 SGBM 实现构建视差图。特别是，我使用的是 OpenCV 2.4.9 版。目前，我正在使用以下参数：
int numberOfDisparities = 64;
sgbm.preFilterCap = 25;
sgbm.SADWindowSize = 14;
sgbm.P1 = 8*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;
sgbm.P2 = 32*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;
sgbm.minDisparity = 0;
sgbm.numberOfDisparities = numberOfDisparities;
sgbm.uniquenessRatio = 10;
sgbm.speckleWindowSize = 100;
sgbm.speckleRange = 2;
sgbm.disp12MaxDiff = 1;
sgbm.fullDP = false;
但是，结果并没有我需要的那么好：
正如你所看到的，地面出现了条纹，这导致我正在使用的障碍物检测算法出现问题，这是论文快速可靠的障碍物检测和分割 for cross -国家导航。问题是，由于这些条带具有相当恒定的差异，这意味着它们几乎垂直于地面，算法将它们分类为障碍物。
我对平滑参数 P1 和特别是 P2 进行了一点尝试，测试增加 P2 是否可以改善它，但似乎并没有解决问题，所以我只是按照 OpenCV 示例的建议离开了。
这些图像来自 KITTI 数据集，我下载的它们已经被纠正，所以我放弃了错误的校准或相机对齐。
我想知道这是否可能是由于地面没有纹理，尽管我希望不会，因为如果是这样，这意味着我将不得不更改障碍物检测算法。
有任何想法吗？