스테레오 비전을 이용한 3D 재구성 -

Question

두 개의 이미지로부터 고도 맵을 생성 할 수있는 알고리즘을 개발하려는 중 일부 논문과 함께 Hartley & 짐머만의 책을 사용하여 현재 스테레오 비전 주제를 읽었습니다.

저는 이러한 알고리즘의 기본 단계를 생각해 내려고합니다. 이것은 내가해야 할 일이라고 생각합니다 :

두 개의 이미지가있는 경우 나중에 삼각 측량의 모든 지점에서 실제 높이 값을 찾으려면 어떻게 든 근본적인 행렬 F를 찾아야합니다. 카메라를 보정 한 경우 약간 더 복잡합니다 (많은 방법이 H & Z에서 찾을 수 있습니다).

에피 폴라 선을 얻으려면 F를 알아야합니다. 두 번째 이미지의 첫 번째 이미지에서 이미지 포인트 x를 찾기 위해 사용되는 선입니다. 는 지금은 약간의 매칭 알고리즘을 사용하여 첫 번째 사진의 이미지 포인트 x_i을 복용 시작하고 두 번째 사진에서 해당 지점 x_i’을 찾기 위해 노력할 것이다 :

이제 일부는 나에게 약간의 혼란을 얻을 수 있었다 온다. 삼각 측량을 사용하여 이제 실제 점 X를 계산할 수 있습니다. 이 프로세스는 오른쪽 이미지의 모든 픽셀에 대해 반복됩니다. 완벽한 세계에서

(등 소음) 삼각 측량은 대신에 가장 적합한을 찾을 필요가 현실 세계에서 x1=P1X x2=P2X

에 따라 수행됩니다.

모든 픽셀에 대해이 작업을 수행하면 원하는대로 전체 고도 맵이 표시되지만 일부 픽셀은 일치 할 수 없으므로 삼각 측량 할 수 없습니다.

무엇 나를 가장 혼란 것은 내가 하틀리 & 짐머만이 점 서신 (일치?) 구하는 방법에 대한 전체 토론을 생략 느낌을 가지고 내가 책에 추가로 읽어 논문 디스 패리티 맵에 대해 많은 이야기를하는 것이 H & Z에는 언급되지 않았습니다. 그러나 나는 그 차이가 단순히 차이점이라고 정확히 이해했다고 생각합니다. x1_i- x2_i?

이 접근법이 맞습니까? 아니라면 어디에서 실수 했습니까?

Answer 1

귀하의 접근 방법은 일반적으로 정확합니다.

스테레오 카메라 시스템은 상대적인 방향을 알고있는 공간에서 두 지점으로 생각할 수 있습니다. 이것은 광학 센터입니다. 각 광학 센터 앞에는 좌표 시스템이 있습니다. 이들은 이미지면입니다. 두 개의 해당 픽셀을 찾았 으면 픽셀과 각각의 광학 중심을 통과하는 각 픽셀의 선을 계산할 수 있습니다. 두 선이 교차하는 곳에는 3D에 물점이 있습니다. 완벽한 세계가 아니기 때문에, 아마도 교차하지 않을 것이고, 선들이 서로 가장 가까운 점을 사용할 것입니다.

어떤 점이 일치하는지 탐지하는 알고리즘이 여러 개 있습니다.

불일치를 사용할 때 이미지가 평행하고 이미지 1의 각 행이 이미지 2의 동일한 행에 해당하도록 두 이미지면을 정렬해야합니다. 그런 다음 대응은 행별로 검색하면됩니다.그런 다음 하나의 해당 지점의 x 축 차이점을 알면 충분합니다. 이것이 바로 불일치입니다.