双目立体匹配
点击 蓝色 字关注我们吧! 好久没有更新和视觉相关的内容了,相信小伙伴们已经等呆好久了。 1 立体匹配定义 立体匹配是立体视觉研究中的关键部分(双目匹配与深度计算(三角化),直接法中也有一定关系)。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点,计算视差。通过建立一个能量代价函数,对其最小化来估计像素点的视差,求得深度。如图:双目视差与深度的关系 极线约束:所谓极线约束就是说同一个点在两幅图像上的映射,已知左图映射点p1,那么右图映射点p2一定在相对于p1的极线上,这样可以减少待匹配的点数量。 2 分类 ①根据算法运行时约束的作用范围:分为局部(local)匹配算法和全局(Global)匹配算法。 ②基于生成的视差图:可分为稠密(Dense)匹配和稀疏(Sparse)匹配。 稠密匹配:是基于生成的视差图,对于所有像素都能生成确定视差值,称为稠密匹配。 稀疏匹配:只选择关键像素点[通常为角点或者边缘点]计算视差值的方法称为稀疏匹配,该算法计算速度较快,但后续还需要通过插值算法计算缺失像素点的视差值,因此应用场景上有很大限制。 3 全局和局部匹配 3.1 全局匹配: 其中数据项 描述了匹配程度,平滑项 体现了定义场景的约束,C是匹配代价,P是不同两像素 p 和 q 视差的函数,一般称之为惩罚项(penalty),当 p 点和 q 点视差不相等时,P>0,且与两者差值越大,P值越大。当 p 和