Matlab深度估计代码库：未校准偏振图像分析

本资源提供了一个Matlab实现，用以根据未校准的单眼偏振图像进行线性深度估计。该实现源自ECCV 2016年的相关论文，并且包含了偏振图像分解、偏振形状比较方法、最小二乘表面积分方法、镜面标记基本方法等。资源中的代码正在不断更新中，目前已包含的功能有偏振图像分解、漫射偏振模型、光源估算、极化高度等，并将逐步添加镜面模型和边界先验等内容。同时，作者计划提供文档和演示脚本以辅助理解和使用代码。以下是对该资源所涉及的关键词和知识点的详细介绍。 知识点： 1. 偏振图像处理： - 偏振图像指通过偏振光获取的图像，能够提供物体表面反射光的偏振态信息。 - 在资源中，偏振图像分解是一项关键操作，用于将捕获的图像转换为3通道偏振图像，通过PolarisationImage.m实现。 2. 深度估计与偏振度： - 深度估计是计算机视觉中的一项任务，旨在确定场景中各物体点的相对距离信息。 - 资源利用线性和非线性优化对偏振图像进行分解，并将偏振度转换为天顶角，进而推算出物体的深度信息。 3. 最小二乘法： - 最小二乘法是一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 - 在该资源中，最小二乘法被用于实现一个简单的表面积分方法，支持前景蒙版，用以进行深度计算。 4. 光源估算与极化高度： - 光源估算是确定场景中光源位置和属性的过程，这对于理解场景的光照条件至关重要。 - 极化高度则是利用偏振信息来估算物体表面的高度或倾斜角度。 5. 镜面模型与镜面标签： - 镜面模型关注的是图像中反射光的特性，有助于区分平滑表面与粗糙表面。 - 镜面标签是指在像素级上标记出图像中的镜面反射区域，以便进行特定的图像处理。 6. 边界先验： - 边界先验是指利用图像中已有的信息来推断边界的位置、方向和属性。 - 在深度估计中，边界先验有助于准确计算边界方位角和权重，提升深度图的质量。 7. 极化图像处理软件开发： - 资源中提到的代码清理与存储库添加，表明这是一个开放源码的项目，开发者可通过代码共享和协作来改进和扩展功能。 8. Matlab编程： - Matlab是一种高级编程环境，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。 - 该资源利用Matlab强大的矩阵计算能力和内置函数库，实现复杂的图像处理和深度计算算法。 9. 系统开源： - 开源系统意味着代码对所有用户开放，可以自由地使用、修改和重新分发。 - 开源不仅有助于科研人员和开发者对代码进行验证和改进，也推动了相关技术的快速演进和普及。 资源中提到的上传文件"depth-from-polarisation-master"可能包含了与该Matlab项目相关的源代码、示例数据集、生成数据集的代码以及评估方法。文档和演示脚本的添加将进一步增强资源的可用性和可理解性，使其更适合教育和研究用途。