Bouguet立体校正

Bouguet立体校正是一种常用的立体校正方法，它是根据摄像头定标后获得的单目内参数据和双目相对位置关系，对左右视图进行消除畸变和行对准的过程。在Bouguet立体校正中，首先对左右视图进行消除畸变，使得左右视图的成像原点坐标一致，并且消除图像中的畸变。然后，根据双目相对位置关系，通过旋转矩阵和平移向量，使得左右摄像头的光轴平行，并且左右成像平面共面。最后，利用极线约束，使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上，从而实现严格的行对应。这样一幅图像上的任意一点与其在另一幅图像上的对应点就具有相同的行号，只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点。通过Bouguet立体校正，可以将实际的双目系统校正为理想的双目系统，提高立体视觉系统的测距精度和匹配准确性。[1][2][3]

相关问题

bouguet立体校正算法

Bouguet立体校正算法是一种常用的立体视觉校正方法，它是由Jean-Yves Bouguet提出的。该算法主要通过摄像头的定标和双目相对位置关系来进行校正。在校正过程中，首先需要获取摄像头的单目内参数据，包括焦距、成像原点和畸变系数。然后，根据双目相对位置关系，对左右视图进行消除畸变和行对准，使得左右视图的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面、对极线行对齐。具体来说，校正过程中会对两个图像平面进行旋转，使得重投影畸变最小化。这样可以使得两个摄像头的图像平面和相机坐标系原点的连线平行，从而实现行对准。最终，通过计算得到的立体校正矩阵，可以将实际的双目系统校正为理想的双目系统，以提高立体视觉的测距精度和准确性。[1][2][3]

Bouguet立体校正谁最先提出

根据提供的引用内容，Bouguet算法是用于立体匹配中的极线校正的一种方法。而Bouguet立体校正是由Jean-Yves Bouguet在1999年的论文《Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker》中首次提出的。在该论文中，Bouguet提出了一种基于图像金字塔的Lucas-Kanade特征跟踪算法，该算法可以用于计算光流和进行立体匹配。Bouguet算法在立体匹配中的应用效果非常好，因此被广泛应用于计算机视觉领域。