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双目视差估计与立体视觉系统应用

📚 共计 30 章节

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什么是双目视差

从人眼立体视觉讲起，双目视差的定义，为什么两只眼睛看到的画面不同。

立体视觉人眼原理

视差与深度的关系

视差越大物体越近，视差越小物体越远，视差与深度的反比关系。

深度感知反比

视差的计算公式

视差 d = x_left - x_right，深度 Z = (f * B) / d，焦距 f 和基线 B 的含义。

公式推导几何模型

什么是极线，为什么匹配点只在同一行上，极线约束如何简化匹配。

极线几何匹配加速

立体匹配的步骤

匹配代价计算、代价聚合、视差计算、视差优化，四个步骤的直观理解。

流程四步法

块匹配算法

用一个小窗口找相似区域，SAD和SSD两种相似度度量，窗口大小的选择。

局部匹配SAD/SSD

全局匹配算法

能量函数的概念，数据项和平滑项，图割和动态规划的基本思想。

全局优化图割

半全局匹配SGM

SGM的核心理念，多路径聚合，兼顾速度和精度。

视差图的生成

从匹配结果生成视差图，视差图的灰度表示，无效点的处理。

视差图灰度编码

视差图的滤波

中值滤波去噪，双边滤波保边去噪，一致性检查剔除错误匹配。

深度图的计算

从视差图到深度图的转换，深度图的灰度表示，深度范围与精度。

深度图转换

双目相机的标定

内参和外参的概念，标定板的使用，张正友标定法简介。

标定张正友

为什么要校正，校正前后的图像对比，校正的数学原理（单应性矩阵）。

校正单应性

OpenCV实现双目匹配

StereoBM和StereoSGBM两个类的使用，参数设置。

BM与SGBM的对比

速度对比，精度对比，适用场景，如何选择。

视差图的空洞填充

空洞产生的原因，最近邻插值填充，区域生长填充。

亚像素精度

为什么需要亚像素，二次曲线拟合，抛物线插值。

亚像素插值

左右一致性检测的原理，遮挡区域的标记，遮挡区域的视差估计。

遮挡一致性

弱纹理区域的匹配

弱纹理为什么难匹配，纹理增强方法，基于置信度的处理。

弱纹理置信度

重复纹理区域的匹配

重复纹理为什么容易误匹配，唯一性约束，视差梯度约束。

重复纹理约束

实时双目系统

硬件加速（FPGA/GPU），稀疏匹配，深度学习的轻量化模型。

实时轻量化

双目与结构光的对比

主动光vs被动光，室内vs室外，精度vs成本。

结构光对比

双目与ToF的对比

工作原理不同，精度范围不同，适用场景不同。

双目与激光雷达的对比

成本差异，点云密度，远距离性能。

激光雷达成本

双目在自动驾驶中的应用

障碍物检测，车道线检测，可行驶区域分割。

自动驾驶感知

双目在机器人中的应用

SLAM建图，避障导航，抓取定位。

双目在AR/VR中的应用

手势识别，空间定位，虚拟物体叠加。

双目在工业检测中的应用

尺寸测量，缺陷检测，三维重建。

双目系统的常见问题

光照影响，基线选择，计算资源限制。

双目视差的未来趋势

事件相机+双目，深度学习端到端匹配，多目融合。