《基于深度学习的车辆行驶三维环境双目感知方法研究》

复原论文思路:

《基于深度学习的车辆行驶三维环境双目感知方法研究》

1、双目测距的原理

按照上述公式算的话,求d的话,只和xl-xr有关系,这样一来,是不是只要两张图像上一个测试点的像素位置确定,对应的深度信息就是确定的?理论上就应该这样!

参考链接:

相机模型和双目立体匹配_双目相机位姿关系如何确定-CSDN博客

世界坐标系、相机坐标系、图像物理坐标系、像素平面坐标系-CSDN博客

2、如果步骤1 可以得到深度信息,论文中为什么还要通过投射结构光获取三维点云信息?

2.1 双目相机不主动对外发射光源,因此称为被动深度相机;

1.优点

不需要结构光、TOF的发射器和接收器,因此结构简单硬件成本低,适合成本敏感的应用场景。因为依靠自然光,可在室内外使用。
2.缺点

强光、暗光影响较大,因为依赖于自然光。对无纹理的物体或表面影响较大,如纯色墙,因双目相机依据视觉特征进行图像匹配,单一问题会引起匹配失效。
                       
 

2.2 双目相机发射结构光

主要硬件有投射仪、相机,通过投射仪主动发射(因此称为主动测量)一束光源(通常是红外线激光)来照亮物体表面,并通过相机镜头来捕捉反射回来的光线。

1.优点

近距离(1米内)精度较高,毫米级。测量范围广、对光线和颜色的敏感度低等。主动投影,适合弱光照使用。

2.缺点

测量距离和分辨率存在一定的局限性。远距离精度差,随着距离的拉长,精度也随之变差。对环境光的干扰较大,室外强光照不宜使用,强光容易干扰投影光。

 参考链接:https://blog.csdn.net/oakchina/article/details/130703831

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