8、变焦辅助立体匹配技术解析

变焦辅助立体匹配技术解析

1. 引言

在传感技术中，测量物体距离是一个关键问题，其应用领域广泛，涵盖工业检测、逆向工程、自主机器人导航以及计算机图形学等领域。常见的测量方法有主动传感技术，如激光测距扫描，而基于计算机视觉的双目视觉技术也是一种重要的深度测量方法。通过两个不同位置的相机捕获图像，会产生视觉视差，利用这种图像视差可以通过三角测量得出三维点的深度。

在过去几十年里，学术界和工业界提出了许多立体匹配算法，旨在从立体图像对中获取准确的视差图。自Middlebury立体数据集公开用于基准测试以来，立体匹配技术的发展明显加速并得到了广泛验证。为了简化立体匹配过程，相机获取的图像对通常会进行校正，使对极线与图像扫描线平行，将对应搜索简化到一维空间，同时也为先进立体技术的发展构建了标准输入图像形式。

一般来说，立体匹配算法包括四个步骤：
1. 成本初始化 ：通常在像素级别进行立体相似度测量，不同的相似度测量方法会有不同的性能表现，需要根据合适的条件选择。
2. 成本聚合 ：对局部区域内的初始匹配成本进行聚合，以提高视差测量的准确性。
3. 视差选择 ：常用“胜者为王”（WTA）算法为像素分配视差。
4. 细化 ：使用各种滤波方法去除或减轻不正确的匹配。

立体匹配方法大致可分为局部和全局方法。局部方法根据固定或自适应支持区域内的颜色或强度值确定像素视差，但可能在无纹理区域和物体边界产生噪声视差；全局方法则对图像对中的所有像素进行全局优化。为了降低对应匹配错误率，以往有许多方法