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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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本文首次深入探讨了矫正单应性的概念，它是我们新颖的立体相机在线自标定算法发展的基石，适用于仅有一对图像的情况。此外引入了一个简单而有效的解决方案，用于在立体视频序列存在的情况下全局最优的外参估计。...总的来说，我们的创新贡献如下： • 面向单对情况的基于矫正单应性的新型立体相机在线自标定算法； • 针对存在多对立体图像的情况，提供了一个简单而有效的全局最优外参估计解决方案； • 四个实用的评估指标...图 4：视差估计的定性实验结果：(a) 左图像；(b) 使用未校正的立体图像估计的视差图；(c) 使用基于Ling和Shen算法估计的外参数校正的立体图像估计的视差图；(d) 使用基于我们提出的算法估计的外参数校正的立体图像估计的视差图...如图 4 所示，未校正的立体图像估计的视差图质量较差，而使用我们提出的算法自标定和校正后的立体图像估计的视差图在准确性上表现更好，错误区域更少，相较于基线算法[3]得到的视差图有明显的改善。...总结本文提出了两个重要的算法贡献：(1) 一种基于单对情况的立体相机在线自标定算法，建立在立体校正原理之上；(2) 一种在多对立体图像可用时，用于全局优化外参数估计的高效且有效的算法。

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Github地址： https://github.com/meteorshowers/StereoNet 背景分析为了从立体图像中获得深度估计值，一个典型的立体匹配算法包括四步：匹配代价计算，代价聚合...当前最前沿的研究聚焦于如何利用CNNs准确的计算匹配代价和如何利用半全局匹配（SGM）去优化视差图。...他们的方法同样采用了经典的立体匹配流程，包括代价聚合，SGM和其他视差优化方法来提高匹配结果。...更进一步的研究用于改善立体深度估计，Luo等人提出一种更快的Siamese网络，该网络将匹配代价计算转化为多标签的分类问题。...不足：由于最后使用了rgb图像去优化视差图，导致了模型的泛化能力存在特别严重的问题，这一点也是其他双目模型存在的一个严重问题，有待后续解决。

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三维重建15-立体匹配11，经典算法Fast Bilateral Solver

三维重建8-立体匹配4，利用视差后处理完善结果中说过这样一句话：在后面的探索中，人们逐渐发现一些强大的视差后处理算法可以有化腐朽为神奇的力量，能够把非常粗糙的初始视差图变得非常精准，我在之后会为你介绍一下这样的算法...我们先看看这里说的化腐朽为神奇是什么意思吧：下面我展示了一对双目相机拍摄的原始图像，已经过了立体校正：一对做过立体校正后的双目图像而下面左图是OpenCV的SGBM算法得到的视差图，右边则是通过我今天要介绍的算法处理后的视差图...看了它们后，我想你应该对什么叫做”化腐朽为神奇“有了深刻印象了吧。左：SGBM算法结果右：今日介绍的算法结果那么如此神奇的效果，是如何做到的呢？我在上一篇文章79....FBS试图优化的全局代价函数刚才给过的这张图，清晰的展示了上面公式的4张图。左上图为目标图像t，是由一个立体匹配算法得到的初始视差图。而右上图是输出图x，是经过FBS优化得到的结果。...，直接求解一个线性等式Ay=b即可，这是因为FBS不再需要承担做立体匹配的职责，它只需要保证优化后的视差图满足双边平滑以及与初始视差图尽可能相似即可。

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基于MAP-MRF的视差估计

对于图像视差估计问题，一般可利用马尔科夫场对图像视差赋值进行建模[1]，大多数传统方法也在其基础上利用最大化后验概率进行优化因此，本文将就立体像对视差估计问题，首先介绍立体像对中视差估计的原理，然后沿用以往马尔科夫场的模型...最后使用和积置信度传播算法，改写MAP-MRF框架下的视差能量函数，并优化求解立体像对中以左视图为基准的视差图。 1.立体像对视差估计原理 ? ? 图1 立体视觉模型[5] ?...对于求解建立在图像上的无向有环图模型，还有两个难点，第一个是如何确立能量函数的具体形式，第二个求解式10)是一个NP问题，该如何求解。...图5 立体像对视差计算结果对比其他数据集视差结果(图5)可以看到，在BP算法优化后，经典的立体像对可以得到较为准确的视差结果。...图6 遮挡影响下的视差残缺 5.总结本文主要利用MAP-MRF框架，以左像为参考，估计立体像对的视差图。

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三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集

三维重建8-立体匹配4中我介绍了如何获取到遮挡区域，一般可以利用左右一致性检测得到。只不过这里记住是利用参考图像和理想视差值进行计算得到遮挡区域的。 3....这也是一种评价算法优劣的方式，理论上算法计算出的视差图越精准，预测误差越小。比如下面这组图，其中中间是原始参考图像，通过和目标图像一起做立体匹配，可以得到1个视差图。...这里第1列是参考图像，其中作者摆放的都是平面的海报、绘画等，而第2列是对参考图像做手动标记分割为几个部分的结果，属于同一个平面的像素被标为同样的颜色。第3列就是理想视差图。...为了理解作者是如何获取高精度视差图的，我们需要先理解下结构光三维重建的原理。这里我用投影仪发出最简单的黑白条纹图像来做一点点介绍，之后我会写更详细的文章来介绍结构光三维重建。...这种不一致的像素也会被标记为黑色像素。很显然，这样的视差图是不足以作为理想的视差图的。我们理想中的视差图，需要绝大多数像素都有准确的视差值，那么该如何做呢？

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小白系列（5）| 计算机视觉：3D立体视觉

04 计算机系统如何实现立体视觉我们需要估计每个点的深度，从而从二维图像中生成三维图像。...在像素级别上，我们使用三角测量从一对立体图像的左右像素点中确定一个3D空间中的点。对于具有数百万像素点的大图像，我们使用视差图。...要从一对立体图像创建视差图，我们首先必须将左图像中的每个像素与右图像中的相应像素进行匹配。我们计算每对匹配像素之间的距离。我们使用这些距离数据生成一幅称为视差图的强度图像。...要计算视差图，我们必须解决所谓的对应问题。这个任务旨在识别立体图像中的像素对，它们是空间中同一个实际物理点的投影。立体图像的校正可以大大简化这个问题。...视差与深度呈反比关系。我们通过使用相机的几何配置作为输入，将视差图进行三角测量，将其转换为深度图。 07 结论在本文中，我们了解了当代计算机如何实现立体视觉。我们从立体图像对中得到视差图。

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三维重建5-立体匹配1

三维重建4-立体校正(Recitification)中，我们看到通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景...而整个图像上所有点的视差构成了一幅图像，这个图像叫做视差图，如下所示：而通过校正后的一对图像获取到视差图的过程，叫做立体匹配，它有点像玩连连看的游戏：给计算机一对输入图像，指定左图上的某个点，要求算法在右图上找到它对应的投影点...我希望结合自己的理解，对这份讲义加以导读，帮助你更快的入门。一. 从基础的立体匹配方法开始先来看看下面两幅经过立体校正的图像，一幅称为Reference图像(R)，一幅称为Target图像(T)。...立体匹配的基本思路和流程我们来看看解决上述困难的基本思路： 3.1 图像预处理 Preprocess 立体匹配的困难最终的反映为搜索同名点失败上，如果是因为两幅图像的亮度、噪声不一致，一般会先对图像做预处理...另外一个重要的技巧是双向匹配，这种方法分别以双目图像中左图和右图作为参考图像R计算两个视差图（缺点：增加了计算量)。然后它认为一对匹配点的视差值是互反的，也就是说一对正确匹配点的视差值会非常接近。

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04 计算机系统如何实现立体视觉我们需要估计每个点的深度，从而从二维图像中生成三维图像。...06 计算机立体视觉的数学实现的关键概念三角测量和视差图是计算机立体视觉所需的工具。在像素级别上，我们使用三角测量从一对立体图像的左右像素点中确定一个3D空间中的点。...要从一对立体图像创建视差图，我们首先必须将左图像中的每个像素与右图像中的相应像素进行匹配。我们计算每对匹配像素之间的距离。我们使用这些距离数据生成一幅称为视差图的强度图像。...要计算视差图，我们必须解决所谓的对应问题。这个任务旨在识别立体图像中的像素对，它们是空间中同一个实际物理点的投影。立体图像的校正可以大大简化这个问题。...视差与深度呈反比关系。我们通过使用相机的几何配置作为输入，将视差图进行三角测量，将其转换为深度图。 07 结论在本文中，我们了解了当代计算机如何实现立体视觉。我们从立体图像对中得到视差图。

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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。...第二就是由于图像被分为了小块，那么一个小块内的匹配就无法利用到其他块的信息了，这使得它丢失了对图像全局信息的理解，因此这种方法的效果也就受限了。...作者的基本想法是按下图一样将图像分块，并在每一块进行立体匹配获得视差图，再将视差图上采样融合为一整张视差图。当裁剪的比例很小时，每一块很小，这样就可以捕捉图像中的细节。...因为代价立方体是3D或4D的，对它的细化上采样非常低效。而视差图是2D的，因此对它的细化就高效很多。我可以用一幅图来总结其中的关键思想，你将会看到各类算法的关键区别就在于附加的信息是什么。...总结今天我们学习了“如何获得高分辨率的视差图”这个问题，我为你绘制了思维导图来总结，希望能为你带来启发。最后看看我们的路标: 五.

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自动驾驶汽车的伪激光雷达-双目立体视觉

那么如何利用立体视觉实现距离估计？...视差图是指一对立体图像之间明显的像素差异或运动。要体验这一点，试着闭上你的一只眼睛，然后快速地闭上它，同时打开另一只眼睛。...由于立体视觉，我们可以估计任何物体的深度，假设我们得到了正确的矩阵参数，则可以计算深度图或视差图：视差图为了计算视差，我们必须从左边的图像中找到每个像素，并将其与右边图像中的每个像素进行匹配。...，看看我们如何使用双目立体视觉来估计物体的深度。...过程如下：（1）获取焦距从矩阵（2）计算基线使用平移向量中的相应值使用之前的公式和计算的视差图d计算图像的深度图：我们对每个像素进行计算，得到如下估计障碍物的深度现在我们有一个每个摄像头的深度图

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一篇文章认识《双目立体视觉》

效果 4）双目测距原理视差disparity 极线约束极线校正/立体校正双目测距流程： a.双目标定 b.双目矫正 c.立体匹配 d.双目测距（三角测量） e.测距效果 ---- 原理通过对两幅图像视差的计算...，直接对图像所拍摄到的范围进行距离测量，无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。 ...视差disparity 首先看一组视觉图：左相机图和右相机图不是完全一致的，通过计算两者的差值，形成视差，生成视差图（也叫：深度图）视差是同一个空间点在两个相机成像中对应的x坐标的差值；它可以通过编码成灰度图来反映出距离的远近...哦，它是是这样的：（需要极线校正/立体校正）极线校正/立体校正双目测距流程：相机标定（获取内参+外参）双目矫正（矫正镜头变形图像）双目立体匹配（生成视差图 Disparity map...双目测距的Python版代码：看看大家情况，如果需要的，我抽时间写一下分享给大家（BM、SGBM算法等）如果大家对端到端的视差计算网络感兴趣，需要开源代码跑通教程和介绍，也考虑分享大家，主要看大家意愿了

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