立体视觉深度获取的动态规划与深度计算策略

动态规划在立体视觉深度获取中的应用是一项关键技术，它涉及到利用两个或多个摄像头捕捉的图像对来推断三维空间中物体的深度信息。本章主要内容围绕以下几个方面展开： 1. 立体视觉基础：立体视觉是指通过比较同一场景中物体在不同视角下的投影，找到它们的共轭对（即在不同图像中位置相对应的点）。这些共轭点之间的视差，即图像平面内两点间的距离差异，是衡量深度的重要指标。外极平面和平行于两摄像机中心的平面的概念也在此处介绍，外极线则是这两个平面的交线。 2. 立体成像原理：利用相似三角形原理，通过摄像机的焦距（F）和基线距离（B），可以推导出深度计算的方法。随着基线距离增加，视差会增大，但同时也可能导致共轭对应关系的确定变得复杂，因为更大的范围可能导致匹配的不确定性。 3. 立体成像问题与挑战：在实际应用中，由于摄像机光轴不平行以及透视投影引起的图像变形，使得立体匹配问题极具挑战性。外极线并不总是严格垂直的，这增加了图像处理的难度。 4. 立体图像校正：为了简化处理，常常对立体图像进行校正，使其外极线与图像阵列的行对应。通过刚体变换将每个像素点映射到公共平面上，并使用双变量线性内插方法确定新图像中的像素位置，以实现更理想的极线几何。 5. 平行光轴立体视觉系统：在这种系统中，深度可以通过简单的视差公式计算得出，即两个摄像机中心点之间的差异。深度和视差之间存在直接的关系，这是许多立体匹配算法的基础。 6. 立体匹配方法：立体匹配是解决对应问题的关键，它要求寻找两个图像中对应特征点，这往往涉及复杂的算法如SIFT、SURF或深度学习方法。尽管是立体视觉中最困难的部分，但它对于诸如机器人导航、三维重建等应用场景至关重要。 动态规划在这个领域中主要用于优化匹配过程，寻找最优的解决方案，尤其是在处理大角度立体方法时，它可以提高深度计算的精度。理解并掌握这些原理和技术是立体视觉深度获取成功实施的基础。