3D立体匹配入门 - 视差计算-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了3D立体匹配入门 - 视差计算。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

经典假设

1、左右视图成功匹配的窗口，具有相同的像素
3D立体匹配入门 - 视差计算

这个是最经典的假设，几乎所有视差图计算都用上了他，通过匹配左右窗口像素，得到最佳匹配对应的x轴坐标差，就是视差

2、像素P的视差只与其领域有关
3D立体匹配入门 - 视差计算

这个是基于马尔可夫性质，做代价聚合的时候，基于这个假设就用周围的像素视差对中间的视差进行聚合。

3、相近颜色的点具有相近的视差
3D立体匹配入门 - 视差计算

如果一个平面只采集到几个有效视差，就可以基于这个假设，拟合一个平面去确定其他位置的视差。

4、视差非连续区，应具有颜色差或亮度差

3D立体匹配入门 - 视差计算

如上图的边界区，就是视差不连续的

上述这些假设都作为各类算法的切入点，详细可以观看立体匹配理论与实战

立体匹配

一般分为四种：局部、全局、半全局、基于深度学习的匹配，前三种都是传统的算法。

代价计算

如经典的SDA匹配，使用左视图的窗口减去右视图的窗口，得到SDA值最小很可能就是真实视差。不过这样计算出来的一般都比较粗糙，我们一般只用来做初始代价计算，然后得到DSI（视差空间影像），这是一个三维数组（尺寸是w×h×d），其深度d代表视差，我们在每个候选视差位置计算得到的代价就填入该数组（可以用于后续的代价聚合）：
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代价聚合

就是用周围像素的代价聚合到中间去，方法很多，什么双边滤波，置信权重，交叉线，扫描线等等。像SGM之类的就用来这个，效果不错。
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视差估计

聚合完用赢家通吃，得到最佳视差。当然如果直接用全局视差估计方法，比如图割，则不需要进行聚合，DSI计算完直接进行图割即可，不过全局方法会比较慢就是了。

视差优化

比如左右一致性检查的话，分别求出左右图像的视差，若同一个目标位置视差不一致则剔除。

再比如小连通域剔除，比如有一些散落的小白点，可以通过这个方法剔除这种错误
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最后可以用平滑滤波，中值滤波这种去一下噪声。

结尾

3D立体匹配入门 - 视差计算
SGM部分可参考 SGM源码分析

最后简单实现一下SAD匹配：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-442571.html


CVIMAGE computerSAD(CVIMAGE left, CVIMAGE right)
{
	int Height = left->height;
	int Width = left->width;
	int winH2 = 0;//卷积核的半径
	int winW2 = 1;
	int winHSize = winH2 * 2 + 1; 
	int winWSize = winW2 * 2 + 1;

	int DSR = 20;     //视差搜索范围
	CVIMAGE disp = YMCV_Creat_Img_Creat(left->width, left->height, CVGrayType);
	uint8* doutp = disp->data;
	uint16 imgw = left->width;
	//周围填充0，避免产生边框
	YMCV_Gray_Image_Boundary_Padding_Val(doutp, winW2, winH2, disp->width, disp->height, 0.0f);

	for (int i = 0 ,imax = Height - (2 * winH2); i < imax; i++)  
	{
		uint8* doline = &doutp[(i + winH2) * imgw + winW2];
		//左从DSR开始遍历
		for (int j = DSR,jmax = Width - (2 * winW2); j < jmax; j++)
		{
			int minx = 0, minv = winHSize * winWSize * 255;
			for (int k = 0; k < DSR; k++)
			{
				int xstart = j - k;
				int sadv = 0;
				for (int y = i,ymax = i + winHSize; y < ymax; y++)
				{
					uint8* gLline = &left->data[y * imgw + j];
					uint8* gRline = &right->data[y * imgw + xstart];
					for (int x = 0; x < winWSize; x++)
					{
						sadv += YMCV_Abs(gLline[x]- gRline[x]);
					}
				}
				//记录最小值
				if (sadv < minv)
				{
					minv = sadv;
					minx = k;
				}
			}
			//匹配成功
			if (minv < 125)//25*5 = 125
				doline[j] = minx;
			else
			{
				doline[j] = 0;
			}
		}
	}
	return disp;
}