立体视觉：2D图像中的三维信息探析

本章节深入探讨了如何通过立体视觉技术在2D图像中提取和理解三维信息。立体视觉是一种计算机视觉方法，它利用两台或多台摄像头从不同角度捕捉同一场景，通过计算相机之间的视差来确定物体的深度信息。在这个系统中，关键的概念包括： 1. 立体视觉系统基础：两台摄像机的配置通常要求X轴重合，Y轴垂直于纸面，而Z轴相互平行，基线(baseline)表示右摄像机相对于左摄像机的偏移量，它是计算深度的关键参数。 2. 相似三角形原理：利用这两台摄像机拍摄到的图像，可以通过相似三角形的原理找到目标点P在三维空间中的位置。点P位于光线LPl和RPr的交点，这涉及到图像匹配和深度映射。 3. 本征图像特征：2D图像中的三维信息体现在各种特征中，如折痕、刀刃、翼边、反光痕迹和光照边界等。折痕是表面转折的体现，刀刃和翼边则反映了连续表面之间的遮挡关系，而反光痕迹和光照边界则揭示了表面材质和光照变化。 4. 假设条件：为了简化分析，通常假设目标是三面角形状，即所有面元都是平面，且角由三个面相交形成。这种假设有助于将复杂的3D结构转化为二维图像中的线段和连接。 5. 解决3D结构问题：给定2D线条图和观察到的目标边，问题在于为每条边分配适当的标记，以确定其在三维空间中的关系。这涉及到了解回溯法（顺序回溯）和并行松弛标记等算法，以确保解释树的构建符合预设的16种可能连接类型。 通过立体视觉技术，我们可以解析2D图像中的3D信息，这对于机器人导航、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等领域至关重要。这项技术的应用不仅需要对计算机视觉原理有深刻理解，还需要对图像处理和算法优化有扎实的技能。