26、实时立体视觉与无损真彩色图像压缩技术解析

实时立体视觉与无损真彩色图像压缩技术解析

1. 实时立体视觉中的相位相关引导搜索

1.1 不同场景下的计算时间测量

在立体视觉研究中，对不同场景下的视差图计算时间进行了测量。以图像尺寸为 256 × 192 为例，针对维纳斯场景和筑波场景进行了测试。在维纳斯场景中，由于场景中的物体形成倾斜平面，视差平滑变化，仅使用 16 个值无法正确估计视差。
对于筑波场景，使用了 256 × 192 的子采样版本图像，以应用更高效的算法。测试了不同相关窗口大小和正则化类型下的计算时间，结果如下表所示：
|相关窗口大小|全搜索|POC 搜索|POC 滤波|POC + 中值滤波|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|5 × 5|14 ms|5 ms|6 ms|8 ms|
|11 × 11|17 ms|6.5 ms|7 ms|9 ms|
|19 × 19|22 ms|7.5 ms|8 ms|10 ms|

从表中可以看出，POC 搜索方法在计算时间上明显优于全搜索方法，且随着相关窗口的增大，这种优势依然存在。

1.2 视频序列测试结果

还使用了一些真实视频序列对算法进行测试，如迪·斯特凡诺等人在 2004 年论文中使用的“室内”和“室外”序列。以“室外”序列的第 0050 帧为例，对比了迪·斯特凡诺的 SMP 方法和本文算法得到的视差图。由于这些序列的真实视差未知，只能从定性角度进行质量评估。两种算法表现相似，都能区分场景中的主要物体及其与相机的相对距离，但在均匀区域（如木板、人的肩膀）和遮挡区域（如物体边界）存在明显的不匹配。

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