Das implementierte Verfahren ordnet punktweise korrespondierende Bildausschnitte zu. Da korrespondierende Punkte anhand ihrer Lichtintensitäten ausfindig gemacht werden, liefert der Algorithmus nur bei diffus reflektierenden Objektoberflächen gute
Ergebnissse, die durch eine ausgeprägte Oberflächentextur noch optimiert werden können. Verdeckungen in der abgebildeten Szenerie, d.h. Regionen, die nur auf einem der beiden Teilbilder des Quellbilds abgebildet sind, können nicht korrekt zugeordnet
werden, da i.a. kein zusätzliches Wissen über die Szenerie verfügbar ist.

Das Verfahren basiert auf einem Ansatz von Yoshiaki Shirai (1987). Die Suche je zweier korrespondierender Punkte, die das Hauptproblem vor der eigentlichen Rekonstruktion darstellt, wird reduziert auf eine Zuordnung sämtlicher Punkte je zweier Epipolaren.

Mit computergeneriertem Testbildmaterial z.B. lassen sich zufriedenstellende Ergebnisse erzielen:

Die 3D-Bilder der rekonstruierten Objekte können mit einer rot/grün-Brille betrachtet werden. Die besten Eindrücke sind dabei zu erzielen, wenn man sich das ca. 4-fache der Kantenlänge des rot/grün-Bildes vor dem Monitor aufhält.

Alle Bilder können durch Anklicken vergrößert werden.

1. Beispiel:
   
   
   
   stereoskopisches Quellbild
   (computergeneriert, je 86*88 Pixel)
   
   
   
   rekonstruiertes dreidimensionales Objekt
   
   
2. Beispiel:
   
   
   stereoskopisches Quellbild
   (computergeneriert, je 252*366 Pixel)
   
   
   
   rekonstruiertes dreidimensionales Objekt
   
   
3. Beispiel:
   
   
   stereoskopisches Quellbild
   (computergeneriert, je 256*441 Pixel)
   
   
   
   rekonstruiertes dreidimensionales Objekt
   
   
4. Beispiel:
   
   
   
   stereoskopisches Quellbild
   (computergeneriert, je 419*473 Pixel)
   
   
   rekonstruiertes dreidimensionales Objekt