深度获取的立体视觉约束与匹配挑战

"本章节探讨的是其它约束在立体视觉深度获取中的应用，特别是关于唯一性和连续性这两个关键概念。唯一性约束强调在立体成像中，同一物体表面的特征点在不同图像上的投影必须一对一对应，确保每个特征点的精确匹配。连续性约束则源于现实世界中物体表面的光滑性，它要求物体在图像上的投影和视差在大部分情况下应该是连续变化的，但边界处例外。 立体视觉（Stereo Vision）是利用两个或多个摄像头同时捕捉同一场景的不同视角，通过比较这些图像来获取深度信息的一种技术。核心概念包括共轭对（correspondence points），即在不同图像中对同一场景点的投影点，它们之间的距离（视差）是深度信息的重要来源。外极（epipole）平面和平行于两个摄像机中心的平面，其与图像平面的交线（外极线）在立体成像中起到关键作用。 立体成像通过类似三角形原理，利用焦距（focal length）和基线距离（baseline, B）来计算深度。然而，这种方法也存在挑战，如随着基线变大，共享视野减小可能导致对应点查找范围增大，从而增加多义性风险。此外，透视投影引起的图像变形和两个摄像机光轴不平行都增加了确定共轭对的难度。 为了处理这些问题，立体图像可能需要进行校正，通过重新采样和调整，使得外极线与图像阵列的行对应，以改善图像几何关系。对于平行光轴的系统，深度可以通过简单的视差公式计算，即通过左右摄像机中心的距离（B）和像素坐标差异（dx）来确定。在实际应用中，立体匹配（stereo matching）是解决对应问题的关键，这是一个复杂且具有挑战性的任务，涉及到多种算法和技术。 总结来说，立体视觉深度获取依赖于对唯一性和连续性约束的理解，以及对立体成像原理、视差测量和匹配算法的精细操作。随着技术的发展，研究人员不断优化这些约束条件下的匹配算法，以提高深度估计的准确性和鲁棒性，这对于许多领域，如机器人导航、虚拟现实和计算机图形学至关重要。"