Вообще каждый из этапов включает целый набор алгоритмов, причем специфика задачи будет определять ограничения. Если задаться целью, то в интернете можно все собрать по кусочкам. А так, для начала, непосредственно, для карт глубины я бы рекомендовал OpenCV.
1) логичность вообще придумана людьми для людей)
2) статья из песочницы и писать много не хотелось)
3) для большинства людей (т.е. манагеров) скорее важно понять суть — как оно работает)
4) алгоритмы хорошо описаны в этой книги — Szeliski R. Computer Vision. Algorithms and Applications (Springer, 2010): сопоставление изображений на основе признаковых методов(например, SIFT), определение параметров камеры и ориентации/положения на основе задачи минимизации ошибки перепроецирования, эпиполярные преобразования и трансформирование снимков для построение карты глубины по стереопаре (например, на основе метода динамического программирования), согласование результатов различных стереопар (чтобы получить облако точек) и для множества точек триангуляция на основе Делоне
да, имеется информация и опыт создания подобных систем. Классическая книга — Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision (2ed, OUP, 2003). Можете посмотреть лекции по компьютерному зрению на сайте http://courses.graphicon.ru/ Если интересует работа в данном направлении можете в личку написать.
Пожалуйста! Фотограмметрический пакет — Photomod, для обработки данных аэрофотосъемки, где, как мне кажется, весьма самые идеальные условия (есть навигация, стабильная траектория полета и т.п.).
Технология построения 3D-моделей объектов по набору изображений