DERS使用两个或三个输入视点及其相机参数，来进行深度估计。
其工作模式分为三种：automatic Depth，Semi-automatic Nagoya，Semi-automatic ETRI。由cfg文件中的DepthEstimationMode控制。三种方法流程图如下：
三者主要模块相同：首先通过对两个或三个视点的每一个像素进行外极线搜索，计算匹配代价；然后用graph-cut算法，求最小代价能量函数，获得每一个像素的最可能视差；最后利用视差并绘制深度图。
在3D场景中，深度有两种描述方式：1.相对于3D空间原点的位置。 2.相对于相机的位置。用z表示深度值，Zfar和Znear分别表示距离相机位置或是3D空间原点最远和最近的深度值，v表示深度图的浓度值，则可得下式：
当已知平行相机阵列的焦距f和基线距离b时，可以得到以下式子：
而深度图的浓度值可以通过视差来表示：
因此可以使用视差来计算深度和绘制深度图。
在DERS中，深度估计使用的是一种全局匹配算法graph cut。
Graph cut是图论中的一个概念，是一种有效的能量优化算法，普遍应用于图像分割、立体视觉、抠图等算法中。
具体算法参见上篇文章：
http://blog.csdn.net/lin453701006/article/details/56480377
通过Graph cut算法找最大流，就可以为每个像素分配一个视差，求出对应的深度图浓度值了。