Image 立体图像校正和视差：哪些算法？

我试图找出目前最有效的两种算法是什么，从使用传统相机创建的一对L/R立体图像（因此受到一些极线错位的影响）开始，通过观察它们的视差来生成一对调整后的图像及其深度信息

事实上，我已经找到了很多关于这两种方法的论文，比如：

• “为立体视觉计算矫正同音字”（Zhang-似乎只是矫正同音字的最佳例子之一）
• “三步图像校正”（Monasse）
• “矫正和差异”（Navab幻灯片）
• “基于区域的快速立体匹配算法”（Di Stefano-似乎有点不准确）
• “通过图形切割计算与遮挡的视觉对应”（Kolmogorov-这张图生成了一张非常好的视差图，还包含遮挡信息，但它有效吗？）
• “关于图像不连续性的密集视差图估计”（Alvarez-Tooo long首次回顾）

任何人都可以给我一些关于这个广泛话题的建议吗

考虑到我将处理一个非常简单的输入，我应该首先处理什么样的算法/方法：一对左右图像，没有其他内容，没有更多信息（一些论文基于额外的、预先拍摄的、校准信息）

说到工作实现，到目前为止，我所看到的唯一有趣的结果是这一软件，但仅用于自动纠正，而不是差异：

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我尝试了“自动调整”功能，似乎真的很有效。太糟糕了，没有源代码…

试试cs.stackexchange.com，我也在程序员身上发过帖子；）