视差值和视差标签怎么区分

时间: 2024-04-04 18:31:21 浏览: 22
视差值和视差标签是两个不同的概念。 视差值是指同一物体在左右两个摄像机成像中心的像素坐标之间的差异,是一个实数值。在立体视觉中,我们可以通过计算左右图像的差异,得到每个像素的视差值。 而视差标签是指将视差值离散化后得到的标签,通常是一个整数值。在离散化时,我们可以将一段连续的视差值范围映射到一个视差标签上,这个标签代表了该范围内所有像素的视差值。 因此,视差值是一个连续的实数值,而视差标签是将视差值离散化后得到的整数值。在实际应用中,我们通常使用视差标签来表示视差值,因为这样更容易处理和存储。
相关问题

视差值怎么转化为离散的视差标签

视差值通常是一个连续的浮点数,而离散化的视差标签是一个整数。在将视差值转化为离散的视差标签时,需要进行离散化操作。 离散化的方法可以有很多种,常见的方法是通过设置一个视差的范围和离散化的步长来实现。例如,在视差范围为0到255的情况下,可以将每个整数作为一个离散化的视差标签,即每个像素点的视差标签可以是0、1、2、3……一直到255。这样,一个连续的视差值就可以对应一个整数的离散化视差标签。 另外,还可以通过其他方法来进行离散化,比如等间距离散化、分位数离散化等。这些方法都可以将连续的视差值转化为离散的视差标签,以便于在视差估计中使用。

视差标签哪来的,预先定义的吗

视差标签是指对每个像素点的视差值的估计,通常用一个整数来表示。在视差估计中,这些标签通常是在一个预定义的范围内进行离散化的(例如,从0到255)。因此,每个像素点的视差标签就是表示该像素点最终视差值的整数标记。 在离散连续优化算法中,每个像素点的目标视差标签是通过最小化连续能量函数来确定的。这个能量函数将当前像素点及其相邻像素点的视差标签作为输入,并对它们进行一些计算,得到一个能量值。算法的目标是找到能量函数最小的视差标签组合,这些标签就是最终的目标视差标签。因此,视差标签不是事先预定义的,而是通过优化算法来确定的。

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帮我逻辑性的概括下这段话设X={1…m}和Y={1…n}分别是x维度和y维度上像素索引的集合,另外设 是一系列视差值 ,其中 为视差标签的离散集合。在相机几何模型下,物理深度、视差值这些术语可以理解为等效术语。 计算视差值期间,在 的每个像素位置计算 出许多视差假设值,这会导致成本体积 ,其中成本体积中的每个值反应了视图中相应位置处视差值的相似性。 利用基于条件随机场的离散连续优化算法来确定全局解 的准确近似值。去寻找一个最优视差标签的视差值可以使条件随机场能量最小化 。 为了方便起见,表面法向量 表示为视差梯度场 : ,其中 是标量常数,固定值 为该点处法向量的梯度方向值。 利用计算得到的表面法线,寻找准确的视差标签,则连续能量最小化问题如下式 : 其中C表示计算的假设成本体积 , 为条件随机场的初始化结果,正则化参数 和 分别控制各自的x和y的梯度对假设成本体积的影响, 函数代表非线性惩罚函数,在这种情况下 ,是下式的截断二次函数: ,其中 为控制截断程度的参数 ,在离散图像域 上解决连续能量最小化问题可以转换 为: 为了解决这个优化问题,利用条件随机场初始化值以及已知的视差梯度场对视差标签 的离散集进行运算,可以求得在连续能量函数最小时的视差标签、视差值以及对应像素点坐标。在每次迭代中实时更新像素坐标的集合 。

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