立体视觉深度估计：基于投票的平面拟合与视差图分析

"该资源主要讨论了立体视觉中的深度获取技术，特别是通过投票平面拟合后的视差图来实现。立体视觉是利用两个或多个不同视角的图像来获取场景的三维信息，通过分析图像中同一场景点在不同视角的投影差异（视差）来计算深度。文中提到了关键概念如共轭对、外极平面和外极线，并指出视差与深度之间的关系。此外，还讨论了立体成像中的问题，包括基线距离对可视范围的影响、大角度立体方法的精度提升、透视投影导致的图像变形以及垂直视差不为零的情况。为了解决这些问题，文章提到了立体图像校正的方法，通过重新取样和刚体变换来调整图像，使得外极线对应于图像的行。同时，介绍了平行光轴立体视觉系统的视差公式，强调了视差与深度、基线、焦距的关系。最后，文中指出立体匹配是解决对应问题的关键，这一过程极具挑战性，涉及到多种不同的匹配算法和技术。" 在立体视觉中，视差图是通过比较左右两幅图像中相同场景点的位移来生成的，这是深度估计的基础。投票平面拟合法是一种处理这种位移的方法，它通过分析像素周围的模式来寻找最佳匹配，从而确定视差。视差图的质量直接影响到深度信息的准确性。 立体匹配是立体视觉的核心，包括了寻找左图像和右图像间的对应点。这通常是一个复杂且计算密集的过程，因为存在多义性，即一个点可能在另一幅图像中有多个可能的匹配点。解决这个问题的方法包括半全局匹配、局部匹配算法、基于学习的方法等。 基线的选择对于立体视觉系统至关重要。较短的基线可能导致深度分辨率较低，而较长的基线可以提高深度精度，但可能会减少共同可视区域，增加匹配的难度。同时，透视效应会导致图像中的物体形状扭曲，增加了匹配的复杂性。 立体图像校正是通过校正图像，使外极线与图像行对齐，从而简化匹配过程。这一过程涉及坐标变换和双变量线性内插，以创建校正后的图像并确定新的像素位置。 深度Z可以通过视差dx、基线B和焦距f计算，公式为Z = f * B / dx。这表明，通过测量视差，我们可以估算出场景中物体的距离，从而实现深度感知。 该资源深入探讨了立体视觉中的关键技术，包括视差图、立体匹配、图像校正和深度计算，为理解立体视觉系统提供了丰富的理论基础。