立体匹配中的视差图和视差图像有什么区别?
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我是立体声匹配的新手。我无法理解差异的概念。什么是视差图和视差图像,它们之间有什么区别?

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差距

视差是指立体声对的左右图像中两个相应点之间的距离。如果您看下面的图片,您会看到标记为X的点(忽略X1,X2和X3)。通过沿着从X到OL的虚线,您可以看到与左平面在XL处的交点。相同的原理适用于右侧图像平面。

在此处输入图片说明

如果X投影到左框架XL =(u,v)的某个点,并且投影到右框架的XR =(p,q)的某个点,则可以找到该点的视差作为(u,v)之间的向量的大小和(p,q)。显然,此过程涉及在左手框架中选择一个点,然后在右手图像中找到其匹配项(通常称为对应点 )。通常,这是一项非常困难的任务,要避免很多错误。

视差图/图像

如果要对左侧图像中的每个像素执行此匹配过程,在右侧框架中找到其匹配项并计算它们之间的距离,则最终将得到一个图像,其中每个像素都包含该像素的距离/视差值在左图中。

给定左图

在此处输入图片说明

和正确的形象

在此处输入图片说明

通过将左手图像中的每个像素与其右手图像中的相应像素进行匹配,并计算像素值之间的距离(视差),您应该得到如下图像:

在此处输入图片说明

该底部图像被称为视差图像/图。进行立体声匹配时需要阅读的有用话题是整流 。由于搜索将是水平的,因此这将使匹配左右图像中的像素的过程大大加快。

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理解差异的最简单方法之一是眨眼,一次眨眼,左右眼交替。如果您观察到,距离您较近的物体似乎比距离较远的物体跳动更多。当物体移开时,这种移动将变得微不足道。因此,在视差图中,较亮的阴影表示从视点(相机)出发的偏移更大,距离更短。较深的阴影表示较小的偏移,因此与相机的距离较大。

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