立体视觉原理：从图像到3D模型的探索

"立体视觉原理的展示概念科普.pdf" 立体视觉，顾名思义，是指通过观察物体的多个视角来获取其三维信息的能力。在计算机视觉领域，这一概念被用来模拟人类双眼视觉系统，以便从二维图像中重建三维场景。D.Marr的视觉计算理论将计算机视觉分为三个阶段，其中第三阶段专注于从图像数据中构建物体的三维模型。这个文件详细介绍了立体视觉的一些关键原理，包括从图像中提取深度信息的各种线索。 首先，图像中的阴影、纹理、遮挡、运动和模糊等元素都是深度线索。例如，阴影可以揭示光源的位置和物体表面的相对位置，从而推断出物体的形状和深度。纹理的变化也可以提供深度信息，因为物体的不同部分可能由于距离相机远近不同而呈现出不同的纹理细节。遮挡现象，即一个物体部分阻挡另一个物体，可以暗示它们之间的前后关系。运动线索，如视差，可以通过物体相对于背景的移动来估计距离。模糊程度通常与距离成反比，更远的物体看起来更模糊。 文件中提到了几种实现立体视觉的技术，如红蓝眼镜、偏振光眼镜和快门眼镜，这些都是基于视差的立体视觉技术，用于电影院或3D电视。这些技术利用左右眼看到的略微不同的图像来欺骗大脑，产生深度感。在实际应用中，例如LGOptimus3D手机，就是通过这种方式来实现3D显示的。 此外，文件还探讨了使用一对相机模拟人眼的方式。两个相机之间的基线（即相机间的距离）产生了视差，这是计算深度的关键。当光线从空间中的点P投射到两个相机的图像平面上时，形成两个不同的投影点pl和pr。由于这两个点的位置差异（即视差），我们可以运用三角测量原理来计算出点P的深度。然而，单个图像（单目视觉）无法解决深度感知的歧义问题，因为同一像素位置可能对应多个深度值。通过引入第二个相机，我们可以消除这种歧义，从而准确地确定物体的三维位置。 立体视觉原理是计算机视觉中的核心概念，它涉及到图像处理、几何光学和深度感知等多个方面。理解和掌握这些原理对于开发3D视觉系统、自动驾驶汽车、机器人导航、虚拟现实等领域至关重要。通过学习和应用这些知识，我们可以让计算机更好地理解周围环境，从而实现更加智能和逼真的交互。