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如何改善立体对图像的视差图(python)

立体对图像的视差图是指通过计算两个图像之间的视差来获取深度信息，从而实现三维重建和深度感知。在Python中，可以使用以下方法改善立体对图像的视差图：

视差图计算算法：常用的视差图计算算法包括块匹配算法（Block Matching）、全局优化算法（Global Optimization）和半全局优化算法（Semi-Global Optimization）等。这些算法可以通过计算图像中对应像素的亮度差异来估计视差值，从而生成视差图。其中，块匹配算法是最简单的方法，通过在两个图像中搜索最佳匹配块来计算视差值。全局优化算法和半全局优化算法则通过考虑全局一致性和平滑性来提高视差图的质量。
图像预处理：在计算视差图之前，可以对图像进行预处理以提高算法的准确性和鲁棒性。常用的预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像配准等。去噪可以通过使用滤波器（如高斯滤波器）来减少图像中的噪声。图像增强可以通过调整图像的对比度、亮度和色彩等参数来提高图像的质量。图像配准可以通过对两个图像进行几何变换来使它们在空间上对齐，从而减少匹配误差。
参数调优：视差图计算算法中通常存在一些参数，如窗口大小、匹配代价函数和平滑参数等。通过调优这些参数，可以进一步改善视差图的质量。参数调优可以通过试验不同的参数组合，并使用评价指标（如均方差、视差一致性等）来评估视差图的准确性和平滑性。根据评估结果，选择最优的参数组合。
深度图后处理：生成的视差图可以通过后处理方法进行进一步的优化和改善。常用的后处理方法包括视差图滤波、视差图插值和视差图修复等。视差图滤波可以通过应用滤波器来减少视差图中的噪声和伪影。视差图插值可以通过插值算法来填充视差图中的空洞，从而得到更加连续和平滑的深度图。视差图修复可以通过使用边缘保持平滑算法来修复视差图中的不连续性和不一致性。

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真实场景的双目立体匹配（Stereo Matching）获取深度图详解

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点，双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，运用立体匹配匹配算法获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。　　之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较：http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html 。以及利用视差图合成新视点： http://www.cnblogs.com/riddick/p/

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使用iPhone相机和OpenCV来完成3D重建（第三部分）

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双目立体匹配

立体匹配是立体视觉研究中的关键部分（双目匹配与深度计算（三角化），直接法中也有一定关系）。其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点，计算视差。通过建立一个能量代价函数，对其最小化来估计像素点的视差，求得深度。如图：双目视差与深度的关系

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立体匹配导论

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51531333，来自： shiter编写程序的艺术

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DCF：立体视觉的视差计算系统

视差图是立体视觉系统的重要组成部分，因为它们会对两个或多个图像的位移进行编码。不过，以前的工作只提供了一些实现细节，处理步骤上不太好定义，并且很少讨论软件设计。与之相反，DCF是对立体视觉系统的主要组件进行标准化，并进行了集成，以促进视差图的构建。因此，DCF算法可以被参数化或使用先前定义的配置来执行。因此，DCF输出可以定向到不同的应用，例如基准测试方案、计算机和机器人应用、三角测量和3D重建。

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谷歌AI用“深度”学习来虚化背景，单摄手机可用，Jeff Dean表示优秀

因为，谷歌又给Pixel的相机注入了机器学习的灵魂：在背景虚化的任务上，学习了一下深度 (Depth) 。

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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/51533549，来自： shiter编写程序的艺术

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86. 三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图Wang Hawk

上一篇文章85. 三维重建20-立体匹配16，端到端立体匹配深度学习网络之视差计算我们讲了端到端深度学习网络中视差计算的方法，我们看到应用到端到端立体匹配时，视差计算也是有不少讲究的。我还提到，要想进一步提升视差图的准确度，应该通过网络的其他模块配合完成。那么今天我们就来讲一讲，如何来获得高分辨率的视差图，这个问题对我自己也非常重要，因为我最近也正在处理高帧率高分辨率视频立体匹配的问题。

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小白系列（5）| 计算机视觉：3D立体视觉

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视差图是立体视觉系统的重要组成部分，因为它们会对两个或多个图像的位移进行编码。不过，以前的工作只提供了一些实现细节，处理步骤上不太好定义，并且很少讨论软件设计。与之相反，DCF是对立体视觉系统的主要组件进行标准化，并进行了集成，以促进视差图的构建。因此，DCF算法可以被参数化或使用先前定义的配置来执行。因此，DCF输出可以定向到不同的应用，例如基准测试方案、计算机和机器人应用、三角测量和3D重建。

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基于图像分割的立体匹配方法

立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。

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基于MAP-MRF的视差估计

此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录，包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平，此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文，在此特别鸣谢以下创作：

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自动驾驶汽车的伪激光雷达-双目立体视觉

双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。

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83. 三维重建18-立体匹配14，端到端立体匹配深度学习网络之特征计算

我在上两篇文章81. 三维重建16-立体匹配12，深度学习立体匹配之 MC-CNN和82. 三维重建17-立体匹配13，深度学习立体匹‍配的基本网络结构和变种中，给大家介绍了人们从传统立体匹配算法，初次进入深度学习的世界时，所构建的一系列基础的深度学习立体匹配算法。这些算法的共同之处都是从传统算法管线中吸取经验，将某一个或多个模块用深度学习方法来替代，比如很多算法把特征提取这一块用深度学习来取代，取得了不错的效果。但通常它们都并非是端到端的，有一些重要的模块还需要用传统算法来实现，例如得到代价立方体后需要进行代价立方体的正则化优化时，很多算法采用传统的MRF、或扫描线优化等方式来实现。由于这些算法脱胎自传统算法，所以如果你学过我之前讲过的传统立体匹配算法的流程，你会很容易理解它们。

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79. 三维重建14-立体匹配10，经典视差优化算法Fast Bilateral-Space Stereo

到目前为止，我的双目立体匹配系列文章已经完成了接近经典视差优化算法的介绍，让我们观察一下现在的进度：

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CVPR 19系列3 | Stereo R-CNN 3D 目标检测

之前在3D检测方面的文章层出不穷，也是各个公司无人驾驶或者机器人学部门关注的重点，包含了点云，点云图像融合，以及单目3D检测，但是在双目视觉方面的贡献还是比较少，自从3DOP之后。总体来说，图像的检测距离，图像的density以及context信息，在3D检测中是不可或缺的一部分，因此作者在这篇文章中挖掘了双目视觉做3D检测的的潜力。

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基于图论的立体匹配方法研究----绪论

计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。

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CVPR 19系列 | Stereo R-CNN 3D 目标检测

之前在3D检测方面的文章层出不穷，也是各个公司无人驾驶或者机器人学部门关注的重点，包含了点云，点云图像融合，以及单目3D检测，但是在双目视觉方面的贡献还是比较少，自从3DOP之后。总体来说，图像的检测距离，图像的density以及context信息，在3D检测中是不可或缺的一部分，因此作者在这篇文章中挖掘了双目视觉做3D检测的的潜力。

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Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving

提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。

02

关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结

双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。

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双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。

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87. 三维重建22-立体匹配18，端到端立体匹配深度学习网络之怎样进行实时立体匹配？

上一篇文章86. 三维重建21-立体匹配17，端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图我们讲了端到端深度学习网络中获取高分辨率视差图的各种方法，我们看到这里面有自底向上和自顶向下两大类算法，而我个人最喜欢的还是自顶向下的方法，它与传统的金字塔图像处理算法非常类似，并且在获取到初始视差图后可以根据需要附加特定的信息，来逐层的提升视差图的准确性，这一点又和联合双边滤波、引导滤波这一类的传统算法在精神上高度吻合。

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双目视觉简介

双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。

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73. 三维重建8-立体匹配4

在上一篇文章72. 三维重建7-立体匹配3中，我为你介绍了几种用能量函数最小化得到视差图的方法，以及基于局部一致性约束的视差处理方法。这些方法都在标准测试数据集上得到了不错的成绩。然而，即便是其中最优秀的方案，得到的结果依然包括一些错误，我们需要一些方法能够纠正这些错误，或至少要标识这些错误像素。与此同时，到目前为止我们看到的方法都是认为视差值是基于离散的像素的整数型的，这显然是很粗糙的，尤其是对三维测量准确度很敏感的应用，整数型的视差值显然无法满足要求，我们需要方法能够得到浮点数型的视差值。

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77. 三维重建12-立体匹配8，经典算法ADCensus

到目前为止，我通过解读Stefano Mattoccia教授的经典讲义，介绍了立体匹配算法的全貌。然后介绍了几个经典的立体匹配算法的评价指标和数据集。下一步我将介绍经典的立体匹配算法，并展示它们在实际中的应用。

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[计算机视觉论文速递] 2018-04-19

[1]《Hierarchical Novelty Detection for Visual Object Recognition》

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传统多视图立体算法：PatchMatchStereo详解

多视图立体技术是一种从已知相机内外参数的多个视角的彩色影像中，利用立体匹配算法恢复立体结构的三维视觉技术。本篇文章将带来MVS的传统方法PatchMatch Stereo和源码实践。

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基于双目视觉的树木高度测量方法研究

随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。

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91. 三维重建26-立体匹配22，如何利用额外的线索训练端到端的立体匹配模型

在上一篇文章90. 三维重建25-立体匹配21，训练端到端的立体匹配模型的不同监督强度中，我们描述了训练端到端立体匹配网络的不同监督程度的方法，包括有监督学习、自监督学习，以及弱监督学习。我提到：

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89. 三维重建24-立体匹配20，端到端立体匹配深度学习网络之置信度计算的几种思路

在上一篇文章88. 三维重建23-立体匹配19，端到端立体匹配深度学习网络之怎样估计立体匹配结果的置信度？中，我介绍了在立体匹配网络中引入置信度的好处，以及几篇典型的方法。我们看到了传统算法中的多种置信度的计算判据，也看到了深度学习时代我们学习置信度图的典型方案，另外我们还看到基于置信度如何优化得到更好的视差图的方案，以及把置信度的预测，与视差的生成，整合到同一个网络流程中，以循环神经网络的形式迭代式的得到最佳结果。

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来聊聊双目视觉的基础知识（视察深度、标定、立体匹配）

人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。因此，计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现，双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息，计算出视差，从而使计算机能够感知到三维世界。一个简单的双目立体视觉系统原理图如图 1 所示。

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一文详解双目立体匹配算法：ELAS

来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503

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传统多视图立体算法：PatchMatchStereo详解

多视图立体技术是一种从已知相机内外参数的多个视角的彩色影像中，利用立体匹配算法恢复立体结构的三维视觉技术。本篇文章将带来MVS的传统方法PatchMatch Stereo和源码实践。

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