双目立体视觉利用散斑计算视差

### 双目立体视觉利用散斑计算视差 #### 双目立体视觉原理与视差计算 双目立体视觉是一种重要的三维重建技术，其核心原理是通过模拟人类双眼观察世界的方式来获取物体的深度信息。该技术主要依赖于两个摄像头从不同角度拍摄同一场景，由此产生的视差可以用来计算物体的空间位置。 **视差**定义为两个摄像头所拍摄同一物体的图像中对应点之间的横向距离。基于视差原理，可以通过下述公式计算三维坐标： \[ (X/W, Y/W, Z/W) = \frac{fB}{d} \] 其中， - \(X\)、\(Y\)、\(Z\) 分别代表物体的三维坐标； - \(W\) 是齐次坐标； - \(f\) 表示焦距； - \(B\) 是基线长度，即两个摄像头光心之间的距离； - \(d\) 是视差。 在这个过程中，焦距 \(f\) 和基线 \(B\) 都是由摄像头标定获得的已知参数。因此，只要能够准确地计算出视差 \(d\)，就能确定物体的三维坐标。 #### 散斑及纹理图片校正 为了提高视差计算的准确性，通常会采用散斑技术或纹理映射技术来进行图像预处理，以增强图像的对比度和纹理信息。散斑技术是通过在场景中引入随机纹理模式，从而提高图像的纹理特征，使得后续的视差计算更加准确。 **图像校正**主要包括两个步骤： 1. **共面校正**：使两个摄像头的图像平面处于同一平面。这一步骤可以通过旋转摄像头实现，具体来说是让两个摄像头各自旋转一半，从而达到共面的效果。 2. **行对准校正**：使两个摄像头的主点连线平行于像素坐标系的行线，确保对应的匹配点在同一行上。 通过这些校正步骤，可以大大简化视差计算过程，提高匹配效率。 #### 计算视差图 计算视差图是双目立体视觉中的一个重要环节，常用的方法包括： - **互相关最大匹配**：选择一个子窗口图像，在另一幅图像中寻找最相似的子图像。相似度通常通过计算相关系数来评估，相关系数越接近1，表示匹配度越高。 - **加权互相关最大匹配**：考虑到邻域内像素对中心像素的贡献度不同，加权互相关方法在计算相似度时会给予不同位置的像素不同的权重。距离窗口中心点越近的像素权重越大，这样可以更好地反映局部纹理特征。 #### Essential矩阵及其作用 **Essential矩阵**是双目立体视觉中用于描述两幅图像间几何关系的重要工具。它描述了两个摄像头之间的旋转和平移关系，是摄像机标定情况下的关键矩阵。 在数学上，Essential矩阵是一个秩为2的奇异矩阵，拥有两个相等的非零奇异值。它可以通过以下公式来描述两幅图像间的匹配点关系： \[ p_r^T E p_l = 0 \] 其中，\(p_r\) 和 \(p_l\) 分别代表右图和左图中对应点的齐次坐标。这个公式意味着点 \(p_r\) 位于与向量 \(Ep_l\) 相关的外极线上。 通过Essential矩阵，可以进一步了解两幅图像之间点的对应关系，这对于准确计算视差具有重要意义。 #### 总结 本文介绍了双目立体视觉中利用散斑技术计算视差的基本原理和方法。通过对散斑及纹理图片进行适当的校正，可以显著提高视差计算的准确性和效率。此外，通过互相关最大匹配和加权互相关最大匹配等方法，可以有效地计算出高质量的视差图。这些技术的应用对于三维重建、机器人导航、虚拟现实等领域有着重要的意义。