OpenCV——SAD立体匹配

本文介绍了双目立体视觉技术,该技术模仿人类深度感知,用于智能机器人抓取、导航和目标跟踪。文章重点讲解了SAD(Sum of Absolute Differences)算法,这是一种简单的匹配算法,用于计算左右图像对应点的视差。SAD算法通过计算窗口内灰度值之差的和,寻找差值最小的匹配点。

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一:原理

双目立体视觉技术是仿照人类利用双目线索感知深度信息的方法,实现对三维信息的感知。为解决智能机器人抓取物体、视觉导航、目标跟踪等奠定基础。 

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点之间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获取的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系,将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来,这个差别,我们称作为视差(Disparity)图像。

立体匹配算法,包括SSD、SAD、SSD、NCC、NSSD、Census 等基本算法,本实验采用SAD算法。SAD算法是一种最简单的匹配算法,用公式表示为:

SAD(u,v) = Sum{|Left(u,v) - Right(u,v)|} 选择最小值此种方法就是以左目图像的源匹配点为中心,定义一个窗口D,其大小为(2m+1(2n+1),统计其窗口的灰度值的和,然后在右目图像中逐步计算其左右窗口的灰度和的差值,最后搜索到的差值最小的区域的中心像素即为匹配点。

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