在?上一篇?博客中，景深與視差成反比，其公式為：

為焦距，?為左右相機(jī)的距離，分別為兩張圖像的點(diǎn)距離各自中心點(diǎn)的距離。

對(duì)于左圖像的每一個(gè)像素點(diǎn) ?，求圖像景深可以分為以下幾步，

• 在右圖中，找到左圖像的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的極線
• 掃描極線，找到最匹配的點(diǎn)?
• 計(jì)算視差?, 并根據(jù)公式求取景深

?

1 平行圖像（parallel images）

由極線約束：

因?yàn)閳D像平行，所以

?

如果兩張圖像不平行，把不平行的圖像投影到一個(gè)平面上，這個(gè)過程被稱為（?image rectification）。

其原理如下圖所示：

兩個(gè)投影，兩個(gè)圖像變換，每個(gè)為3*3的變換矩陣。

?

2 滑動(dòng)窗口

如果在左圖中找到一個(gè)點(diǎn)，并且找到右圖中對(duì)應(yīng)的極線。

選定一個(gè)窗口，沿著極線滑動(dòng)，與左圖窗口比較，計(jì)算matching cost, 確定相似度（比如SSD）

窗口越小，細(xì)節(jié)越多，同時(shí)噪音也越多。

Matching windows 有很多種，列舉如下：

有些圖像對(duì)無(wú)法求得景深：

• 兩張一樣的圖像
• Nor-Lambertian 表面
• Textureless surfaces

?

3 其它的立體約束（stereo constraints）

• 唯一性（uniqueness）：一張圖像中的任意一點(diǎn)，在另一張圖像中至多只存在一個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)。
• 順序性（ordering）: 從兩張圖像的視角，對(duì)應(yīng)點(diǎn)的順序是一樣的，如下圖。
• 平滑性（smoothness）: 視差值變化慢

4 如何評(píng)判好的立體匹配

• 匹配質(zhì)量（match quality）要好
• 平滑（smoothness）

一張圖像中兩個(gè)鄰近的點(diǎn)，在另外一張圖中距離一般不會(huì)出現(xiàn)巨變。

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5 立體重建管道（Stereo reconstruction pipeline）

• 校準(zhǔn)相機(jī)（calibrate cameras）：求得內(nèi)參矩陣和外參矩陣
• 糾正圖像（Rectify images）
• 計(jì)算視差（Compute disparity）
• 計(jì)算景深（depth）

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的计算图像的景深的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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