双目三维重建———基本概念介绍

双目三维重建———基本概念介绍

生成三维点云是计算机视觉和机器人领域中的一个重要任务，尤其是在环境建模和深度感知方面。双目相机，利用两个平行摆放的相机模拟人类的双眼视觉，可以通过计算两个相机视图间的视差来重建三维空间信息。这里将为你介绍如何使用双目相机生成三维点云的基本原理和步骤。

双目相机系统介绍

双目相机系统包括两个同型号的相机，它们被固定在一定的距离（基线距离）上，且相机的光轴平行对齐。这种布局使得每个相机捕获到的场景图像存在视差，即同一物体在两个相机视图中的位置存在水平位移。利用这种视差，可以计算物体到相机的距离。

图像预处理的目标

图像预处理的主要目的是提高图像质量，减少图像之间的畸变差异，确保后续视差计算的准确性。这包括去噪声、灰度化、增强对比度以及图像校正。

1. 去噪声

去噪声是预处理的第一步，目的是减少图像捕获和传输过程中引入的随机噪声。常用的去噪技术有高斯平滑、中值滤波或双边滤波。这些滤波技术可以帮助平滑图像，减少噪点，而不会过度模糊图像中的重要特征。

2. 灰度转换

由于颜色信息在计算视差时并不总是必需的，将彩色图像转换为灰度图像可以简化数据处理的复杂性。灰度化也有助于统一图像数据格式，使得后续的处理更加高效。

3. 增强对比度

对比度增强可以改善图像的视觉效果，使得图像中的对象边界更加清晰。常用的方法包括直方图均衡化或自适应直方图均衡化，这些方法可以优化图像的亮度分布，突出重要的视觉特征。

4. 图像校正（立体校正）

图像校正是一个关键步骤，旨在确保来自两个相机的图像在同一视平面上对齐，这样可以直接比较它们以计算视差。

校正步骤：

• 摄像机标定：首先进行摄像机标定以获取摄像机的内参（如焦距、主点）和外参（如旋转和平移矩阵）。这可以通过拍摄已知图案的标定板（如棋盘格）来完成。
• 计算重投影矩阵：使用内参和外参，计算两个摄像头视图之间的几何关系，进而生成重投影矩阵。这一步骤是为了将两个视图转换到共同的平面上。
• 应用重投影：将重投影矩阵应用于原始图像，以确保两个相机拍摄的图像行对齐。这意味着对应的图像点将出现在两个图像的同一行上。
• 修正畸变：校正图像畸变，特别是镜头引起的径向畸变和切向畸变。

径向畸变校正

径向畸变会使图像呈现放射状弯曲，尤其是边缘部分。其校正公式通常表示为：
$$x_{\text{corrected}}=x_{\text{distorted}}(1+k_1{r}^2+k_2{r}^4+k_3{r}^6)$$
ycorrected=ydistorted(1+k1r2+k2r4+k3r6) y_{\text{corrected}} = y_{\text{distorted}} (1 + k_1 r^2 + k_2 r^4 + k_3 r^6)