双目立体视觉：密集型重构与模板匹配的挑战

立体重构与模板匹配是机器视觉领域的重要技术，它涉及利用两幅或多幅从不同角度拍摄的相同场景的图像，通过对物体进行三维空间的重建。本节主要关注双目立体视觉，假设摄像机已经经过标定，因为标定能确保外极线的准确处理，这对于立体匹配至关重要。 首先，立体匹配是立体重构的关键步骤，它通过计算每个像素点的视差值来确定两个视图之间的相对位置。这实质上是一个模板匹配问题，即在一幅图像中寻找另一幅图像的局部区域，最常使用的匹配方法包括基于灰度值的SAD（Sum of Absolute Differences）和SSD（Sum of Squared Differences），这两种方法计算简单，但易受光照变化的影响。为了提高稳定性，归一化互相关系数（Normalized Cross Correlation，NCC）也被广泛应用，尽管计算成本较高，但它能更好地抵抗光照变化。 图3.118展示了使用不同NCC窗口大小（如3×3、17×17和31×31）进行匹配的结果，表明匹配窗口的大小选择对匹配精度至关重要。窗口过小可能导致误匹配，而窗口过大则可能在边缘和细节区域产生不准确的结果。因此，需要平衡特征提取的精度和匹配速度。 匹配过程中，特征的缺乏和遮挡是常见的问题。缺乏特征可以通过调整匹配相似度阈值来解决，但最好的做法是在匹配前识别并剔除这些区域。对于遮挡，视差一致性校验是一种有效的策略，通过检查相邻像素的视差一致性来判断是否存在遮挡。 模板匹配的一个典型应用场景是图3.120所示的PCB板上基准标志定位，当光照条件稳定时，SAD和SSD能够提供良好的匹配结果。然而，光照变化会显著影响这些方法的性能，这时NCC的鲁棒性就显得尤为重要。 为了进一步提高匹配效率，图像金字塔技术被引入。通过将图像缩放多级（例如2×2的尺度），金字塔允许在不同分辨率下进行匹配，从而在保持足够精度的同时加快计算速度。这样可以在复杂场景下处理更大范围的搜索，提高了立体匹配的效率和准确性。 总结来说，立体重构与模板匹配是机器视觉领域中的关键技术，它涉及到复杂的几何计算、光照稳定性处理和数据结构优化。理解并熟练运用这些方法，能够帮助我们在实际应用中实现精确的三维重建和目标检测。