双目图像重叠的视差计算_双目视觉（stereo vision）

这是我学习双目视觉做的笔记，之前一段时间都在做室内的SLAM，看到几篇end-to-end的 stereo matching的文章，觉得蛮有意思的。http://www.sci.utah.edu/~gerig/CS6320-S2013/Materials/CS6320-CV-F2012-Rectification.pdf

首先，我们还是重传统的双目方法入手，然后重中吸取营养，来处理深度学习的一些工作。之前写的简单的介绍路过双目视觉（StereoVision），现在我们要停在这里一段时间，来探索一番。这里处理的影像是已经经过核线校正。

1.计算视差 disparity

X是空间中的一个3D点，投影在矫正后的左右视图上为

就可以求解视差。逐项素的求解上面的公式，就可以获得完整的视差图。

现在我们面临的问题就是如何找到匹配的

。有很多方法来寻找left 图像块，在right视图中相应的直线上寻找匹配图像块。这个寻找匹配块的过程就是匹配代价计算。他们有SAD匹配算法、BM算法、SGBM算法、GC算法[1].

result from [1]

2.匹配代价计算

常见的匹配代价方法：单像素匹配和图像块匹配。

单像素：SAD是绝对误差和；SSD是平方误差和。图像块：

匹配代价计算会生成一个disparity space image，也就是DSI。这个DSI是一个三维的空间，也就是每一个视差，得到一张代价图。假如视差范围是0～16，则会得到17幅代价图。

3. 基于学习的代价卷生成和聚合

MVS-Net

GA-Net

现在有很多学习方法来做双目匹配，输入几张图像（一知道相对pose）,把他们提取的feature map堆叠起来，也可以作为一种匹配代价卷，但是不同的代价聚合方式。

ref

【1】Zemo Freedom：StereoVision--立体视觉（1）

【2】Zemo Freedom：StereoVision--立体视觉（2）

【3】Zemo Freedom：StereoVision--立体视觉（3）

【4】https://blog.csdn.net/zhuimengshaonian66/article/details/81536628

[5]https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/53302168

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