如何评估立体校正的效果

评估立体校正效果通常涉及以下几个步骤：

1. **图像对匹配**：首先，比较左右两幅图片中的对应点，这通常是通过特征匹配算法（如SIFT、SURF或ORB等）来完成的。匹配的精度和完整性反映了初步校正的质量。

2. **深度估计**：使用匹配的特征点计算视差图，即每个像素左眼和右眼之间的深度差异。深度信息对于立体校正是至关重要的。

3. **误差分析**：计算深度地图中的残差，比如像素间的像素差或基于某种深度指标（如RMS error）。如果深度图平滑并且错误小，则说明校正准确。

4. **视觉检查**：直观地查看校正后的合成视图，观察是否平整、无扭曲，边缘过渡是否自然，这对主观感受也很重要。

5. **性能指标**：常用性能指标包括视差一致性、误配率、平面度等数值化指标，它们能量化系统在整体上的性能。

6. **基准测试**：对比与已知良好立体校正结果的差异，可以参加一些公开的立体数据集上的评测，如Middlebury Stereo Benchmark。