计算图像的景深

在 上一篇 博客中,景深与视差成反比,其公式为:

z=f*b/(x-x')

f为焦距,b 为左右相机的距离,x, x'分别为两张图像的点距离各自中心点的距离。

对于左图像的每一个像素点 x ,求图像景深可以分为以下几步,

  • 在右图中,找到左图像的像素点对应的极线
  • 扫描极线,找到最匹配的点 x'
  • 计算视差 x-x', 并根据公式求取景深

 

1 平行图像(parallel images)

由极线约束:

因为图像平行,所以

 

如果两张图像不平行,把不平行的图像投影到一个平面上,这个过程被称为( image rectification)。

其原理如下图所示:

两个投影,两个图像变换,每个为3*3的变换矩阵。

 

2 滑动窗口

如果在左图中找到一个点,并且找到右图中对应的极线。

选定一个窗口,沿着极线滑动,与左图窗口比较,计算matching cost, 确定相似度(比如SSD)

窗口越小,细节越多,同时噪音也越多。

Matching windows 有很多种,列举如下:

有些图像对无法求得景深:

  • 两张一样的图像
  • Nor-Lambertian 表面
  • Textureless surfaces

 

3 其它的立体约束(stereo constraints)

  • 唯一性(uniqueness):一张图像中的任意一点,在另一张图像中至多只存在一个对应点。
  • 顺序性(ordering): 从两张图像的视角,对应点的顺序是一样的,如下图。
  • 平滑性(smoothness): 视差值变化慢

4 如何评判好的立体匹配

  • 匹配质量(match quality)要好
  • 平滑(smoothness)

一张图像中两个邻近的点,在另外一张图中距离一般不会出现巨变。

 

5 立体重建管道(Stereo reconstruction pipeline)

  • 校准相机(calibrate cameras):求得内参矩阵和外参矩阵
  • 纠正图像(Rectify images)
  • 计算视差(Compute disparity)
  • 计算景深(depth)

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