"本文主要探讨了立体视觉深度获取中的关键算法——图割算法,并结合了遮挡项的能量模型。文章详细介绍了立体视觉的基本概念,包括共轭对、视差、外极平面和外极线等核心概念。通过相似三角形原理,解释了如何通过计算视差来恢复场景点的深度。同时,指出了大角度立体方法的优势以及面临的问题,如基线距离增加导致的可视范围减小、视差增大带来的多义性问题,以及透视投影引起的图像不一致。为了克服这些问题,文章提到了立体图像校正技术,通过重新取样和双变量线性内插方法来改善极线几何。此外,讨论了平行光轴立体视觉系统的视差公式,并强调了立体匹配作为解决对应问题的关键,这是立体视觉中最复杂的一部分。最后,提到了解决对应问题的各种方法,但未具体展开。"
在立体视觉深度获取中,图割算法被用于优化匹配过程,尤其是在存在遮挡的情况下,通过能量函数的构建,如Kolmogorov在ICCV01年提出的遮挡项,来提高匹配的准确性。立体视觉是通过两个不同视角的图像来重建三维深度信息的技术。关键步骤包括识别图像中的共轭对,即同一场景点在两个图像中的对应点,然后计算它们之间的视差,视差是衡量深度的基本量。外极平面和外极线则帮助约束匹配搜索空间,减少计算复杂性。
深度恢复通常通过视差计算实现,但大角度立体方法虽然可以提高精度,却会引入新的挑战。例如,基线距离增大可能导致可视区域减小,视差增大增加匹配不确定性,而透视投影则可能导致图像差异,增加共轭对的识别难度。为了解决这些问题,需要进行立体图像校正,将图像调整至理想极线几何状态,以便更准确地匹配。
在平行光轴立体视觉系统中,景深和基线、焦距与视差之间存在直接关系,可以使用简单的公式计算出场景点的深度。然而,立体匹配是整个过程的核心,寻找正确的对应关系极其复杂,涉及到多种方法,包括基于局部特征匹配、全局优化以及半全局匹配等策略,这些方法各有优缺点,适用于不同的场景和需求。
尽管图割算法在处理遮挡和复杂场景时表现出色,但它仅仅是解决立体视觉深度获取中众多挑战的一种工具。要实现高效且准确的立体匹配,还需要综合运用多种技术和算法,不断优化和改进。