高精度实时立体深度融合算法

高精度实时立体深度融合算法

在这个ICRA 2019论文的代码仓库中，我们介绍了一种名为 "实时密集深度估计通过融合立体与稀疏深度测量" 的创新技术。这个开源项目旨在提高机器人和自动驾驶汽车的环境感知能力，特别是对深度信息的准确实时获取。

项目简介

项目的核心是一个融合了立体视觉和稀疏深度测量的算法，它能够将从两个不同视角拍摄的图像（即左视图和右视图）和稀疏的深度数据结合起来，生成更精确的深度映射。该算法基于Koichiro Yamaguchi的半全局匹配（SGM）算法实现，并在此基础上进行了优化。

技术分析

项目利用了OpenCV库，并依赖于libpng++进行图像处理。通过SGM算法，它可以计算出初始的立体匹配深度信息。然后，通过对这些信息应用“Naive Fusion”，“Neighborhood Support”或“Diffusion Based”的融合策略，进一步提升深度图的质量。其中，“Neighborhood Support”和“Diffusion Based”方法尤其能有效融合稀疏的深度数据，提高精度。

应用场景

1. 自动驾驶：在自动驾驶系统中，精确的实时深度信息对于障碍物检测、路径规划以及避障至关重要。
2. 机器人导航：在复杂的室内环境中，机器人需要准确理解周围物体的距离以安全地移动。
3. 计算机视觉研究：该算法为深度学习模型提供高质量的训练数据，有助于改进深度预测性能。

项目特点

1. 高效性：能够在实时环境下运行，满足高速处理的需求。
2. 融合创新：通过融合立体视觉和稀疏深度测量，提高了深度估计的精度。
3. 灵活可定制：提供了三种不同的融合策略供用户选择或进一步改进。
4. 易于使用：简洁的CMake构建系统，方便集成到其他项目中。

要体验此项目，请按照readme中的指示安装依赖项，编译并运行测试代码。您将在结果目录下看到各种融合方法的效果对比图片。

如果你对此项目有任何问题或建议，欢迎提交issue，或者直接联系项目作者。我们期待你的贡献和反馈，共同推动深度感知技术的进步。