为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。...Kolmogorov指出了如何将能量函数最小化问题与立体视差计算联系起来。通常使用图割算法进行立体匹配分为三个步骤，建立网络图，图割算法求解，生成视差图。...然而由于采用自动化非交互的彩色图像分割方法会把相同视差的区域分开或隐去了图像的部分细节信息，导致分割误差，而消除误差需要引入其他方法，如通过引入初试视差估计等方法，但这些方法增加了立体匹配算法的整体复杂度...基于自动化非交互的分割方法可能会把相同视差的区域分开或者隐去了图像的部分细节信息，这就造成了误差，而消除误差需要引入其他方法，如通过引入局部匹配算法为分割模版提供初试视差估计等方法，但这些方法提升了立体匹配算法的整体复杂度...如下所示(蓝色种子点用来标记背景，红色种子点用来标记前景)： baby1左视图种子点设置 左视图分割结果 baby1右视图种子点设置 右视图分割结果 5.图割算法立体匹配 在立体匹配问题中，视差图的标号问题可以等价为全局能量函数的最小化求值问题
我们先来看看立体匹配模型训练的本质：端到端立体方法的训练过程旨在找到网络参数 W, 以最小化损失函数L(W,D,Theta), 其中D是估计的视差, 而Theta是监督线索。...监督训练方法 这种监督训练方法旨在最小化真实视差和估计视差之间的差异，这种差异由一个损失函数来描述，其形式如下： 其中， 我们看看其中几个关键点，即度量函数和损失函数的计算技巧 1.1 度量函数 这里我想先特别谈谈度量函数的类型...然而，L2距离对异常值（outliers）非常敏感，因为误差的平方会放大大的差异。 L1距离（曼哈顿距离）则计算估计视差和真实视差之间的绝对误差。...其原理是，如果估计的视差图尽可能接近真实值，那么参考图像与任何其他图像之间的差异（但使用估计的深度图未投影到参考图像上）也会被最小化。...自监督学习：不需要真实视差数据，而是利用图像本身生成的监督信号进行训练，通常通过图像重建误差来指导训练。这种方法减少了对标注数据的依赖，但在复杂场景中可能表现不佳。
另一方面，与稠密视差图对应的是稀疏视差图，称为稀疏匹配，其只对被选择的像素点（通常为角点或者边缘点）有视差值，此类方法计算速度快，但需要后期通过插值算法处理缺失的视差值，所以应用场景有很大限制。...Boykov与Kolmogorov[15]利用特定约束构造能量函数，并通过改进的最大流方法进行能量函数的最小化，将该图割算法应用于立体匹配问题，取得了效果良好的致密视差图。...为了提高匹配速度Li[19]提出基于无重叠视差区域分割的立体匹配，并用分割块的能量最小化取代了常用图割算法像素级的能量最小化，降低了算法的时间复杂度，但生成的视差图边缘处有毛刺现象。...上述文献中基于图像分割的立体匹配方法，由于采用自动化非交互的彩色图像分割方法会把相同视差的区域分开或隐去了图像的部分细节信息，导致分割误差，而消除误差需要引入其他方法，如通过引入初试视差估计[20][21...其中，为整个图像的像素数，为计算出的视差图，为真实的视差图，在比对中，标准的真实视差图只取跟分割模板相同的部分，其余全部设置为背景，为误差容许值，一般情况下对于正整数范围内的视差标注取1。
三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集中提到过MiddleBurry立体匹配排行榜的评价指标： MiddleBurry立体匹配评价指标 这些评价指标大概包括： 在全图上计算视差图和理想视差图之间的均方根误差...，及错误像素占比 在无纹理区域，有纹理区域，遮挡区域，非遮挡区域，深度不连续区域共5个区域计算和理想视差图之间的均方根误差，及错误像素占比 在不同视角下进行反向变换，计算变换后的投影误差，即所谓预测误差...这一项用于约束全局代价最小化。但是代价函数中通常含有噪声和错误，直接最小化求得的结果也会有很多问题，所以还需要第2项平滑项。...为了做到这一点，首先是把原始的平滑项写成矩阵表达形式, 再通过变量替换转换到双边空间 下面对双边网格中的各个变量作出解释，请注意在双边空间中的这些矩阵和向量的规模都是大大低于像素空间中的对应实体的，这也为之后的快速求解打下了基础...作者选择它并非因为它有什么神奇的地方，仅仅是因为它非常高效，特别是当我们需要最小化之前提到的全局代价函数时这一点尤为重要。
具体而言，我们提出了一种主动推理模型，该模型能够基于两个投影图像估计物体的深度，通过预测误差最小化和主动眼动行为的过程。...预测与观察之间的差异产生了预测误差，为了处理动态环境并预测接下来会发生什么，这种预测误差被最小化。...在适当的假设下，最小化变分自由能 (VFE) F，定义为真实后验和近似后验的KL 散度与对数证据之间的差异 导致预测误差最小化。...相反，动作的执行是通过最小化与电机控制信号相关的 VFE 本体感受分量来完成的： 其中 代表关于运动控制信号的本体感觉观察的偏导数， 是本体感觉生成模型的精度， 是广义本体感觉预测误差： 总之，在主动推理中...相反，它是通过生成投影模型的反演并对通过眼睛的两个平行路径获得的信息进行平均来实现的。总之，我们的模型支持深度估计的直接（从视差到聚散度和深度）而不是间接（从视差到聚散度然后到深度）假设[27]。
在机器人制导系统中可以用于导航判断、目标拾取，在工业自动化控制系统中可用于零部件安装、质量检测，环境检测，在安防监控系统中可用于人流检测，危害报警。 ?...缺点是在低纹理区域会造成误匹配[6]，得到的视差图不致密，需要在后期通过插值算法来进行修正。...Geiger等[8]，针对高分辨率图像立体匹配运算时间长的问题，创造性的提出了使用强约束点（纹理或特征信息较为丰富）作为支撑点，在强约束点之间通过三角剖分对视差图进行插值计算，结合OpenMP技术在通用...该方法对双目相机采集的图像通过运动目标检测分离出运动人员所在区域，利用视差的连续性只对强纹理点进行绝对误差累积(SAD)匹配，其余点只进视差验证，因此能够得到稠密的视差图，再由三角投影关系计算出深度图。...该方法对双目相机采集的图像通过运动目标检测分离出运动人员所在区域，利用视差的连续性只对强纹理点进行绝对误差累积(SAD)匹配，其余点只进行视差验证，因此能够得到稠密的视差图，再由三角投影关系计算出深度图
在机器人制导系统中可以用于导航判断、目标拾取，在工业自动化控制系统中可用于零部件安装、质量检测，环境检测，在安防监控系统中可用于人流检测，危害报警。...这些算法的优点是算法整体的计算量小，能够快速恢复出纹理丰富区域的视差。缺点是在低纹理区域会造成误匹配[5]，得到的视差图不致密，需要在后期通过插值算法来进行修正。...Geiger等[8]，针对高分辨率图像立体匹配运算时间长的问题，创造性的提出了使用强约束点（纹理或特征信息较为丰富）作为支撑点，在强约束点之间通过三角剖分对视差图进行插值计算，结合OpenMP技术在通用...该方法对双目相机采集的图像通过运动目标检测分离出运动人员所在区域，利用视差的连续性只对强纹理点进行绝对误差累积(SAD)匹配，其余点只进行视差验证，因此能够得到稠密的视差图，再由三角投影关系计算出深度图...Yang等[12]提出了基于最小生成树的代价聚合方案，采用像素间的相似性作为边的权值，通过无向连通图构建最小生成树，使得局部像素点获取了全局的信息。
三维重建7-立体匹配3，立体匹配算法中的视差优化中给大家提到过基于半全局匹配的视差优化方法，这种方法尝试整合多个扫描线方向的匹配代价进行最小化，达到优化匹配结果的目的 需要优化的能量函数可以描述为: 这里...我们以视差图优化举例子，作者指出，有多种联合输入的彩色图像对视差图进行优化的方案，大体上可以分为两类，要么是直接通过神经网络给出优化后的结果，即下图中的模式2，要么是通过神经网络预测出残差，然后原始视差图...相反，作者将视差图的优化分成了三个子任务： 检测原始视差图中的缺陷，得到误差图（也可以相反看做是预测置信度图） 根据误差图，替换原始视差图中的错误像素的视差值 对替换后的视差图进一步精细优化，得到最终优化后的视差图...这一过程使得模型能够识别和纠正预测视差图中的潜在误差，进而提高视差估计的准确性。 通过RNN架构，整个过程迭代式的进行，因而视差图会越来越准确，直到停止迭代。...创新性地引入注意力机制与循环学习相结合：通过同时进行一致性检查和选择适当区域进行细化，能够在每个循环步骤中并行处理两个视图，并通过在线左右比较产生视差图及其关联的误差图。 4.
传统方法通常首先通过特征匹配或光度对齐[9, 10, 38]来估计图像之间的2D对应关系。然后，通过束调整(BA)[61]最小化再投影或光度一致性误差来优化三维点的位置和相机参数。...因此，作者通过迭代最小化当前由网络预测的流与从相机参数和视差派生的刚体运动流之间的加权重投影代价来优化相机姿态、焦距和视差： 其中权重为： 为了实现端到端的可微训练，作者使用 levenberg-marquardt...直观地讲，当作者考虑公式2中的再投影误差时，估计变量的雅克比矩阵表示如果扰动这些变量，再投影误差会变化多少。因此，在扰动参数对再投影误差影响很小的情况下，不确定性较大。具体地，让作者考虑视差变量。...在这种情况下，随着视差变化，两两再投影误差不会发生变化，这意味着估计的视差具有较大的不确定性；也就是说，仅从视频本身无法观察到视差。...此外，作者比较了估计的视频深度质量与最近的 Baseline 方法，并采用标准深度指标：绝对相对误差、对数RMSE和Delta精度。作者遵循标准评估协议，排除距离超过100米的点。
给定左右二维方框、透视关键点和回归维数，通过最小化二维方框和关键点的重投影误差，可以求解三维方框。...5、密集3D框队列左右边界框提供了目标级的视差信息，可以粗略地求解三维边界框。然而，通过将高层信息聚合到一个7×7 RoI特征图中，对立体盒进行回归。...总匹配成本定义为有效RoI中所有像素点的差平方和(SSD): 中心深度z可以通过最小化总匹配代价E来求解，我们可以有效地枚举深度来找到一个最小化代价的深度。...从图7中可以直观地观察到这一现象，虽然我们的方法实现了亚像素视差估计(小于0.5像素)，但是由于视差与深度成反比关系，随着目标距离的增加，深度误差变得更大。...我们评估了粗三维盒(w/o对齐)的三维性能，其中深度信息是通过盒级视差和二维盒大小计算得到的。即使是1像素的视差或2维框误差也会对远处的物体产生较大的距离误差。
这一点很好验证，看数十篇基于深度学习的CV综述，里面论文大多数都是从2014年开始的。 2. 基于DL的论文，注定亟需要显卡（GPU）。跑一些大模型、大数据集，你需要的卡自然是越多越好。...关于图像拼接更详细一点的流程图，可参考OpenCV中的stitching模块 ?...这篇CVPR 2020论文要解决的就是图像拼接非常非常棘手的问题：视差（Parallax） 视差问题其实很好理解，如下图所示，左图中的红色建筑在高建筑物的左侧；右图中的红色建筑在高建筑物的右侧。...为了减轻视差伪影，将输入图像划分为多个超像素（superpixels），并根据最佳单应性自适应地warping每个超像素，该单应性是通过最小化由Warping残差加权的特征匹配误差来计算的。 ?...这里不对原文进行过多的介绍，因为需要你具有MDLT、SLIC等论文知识点的基础，有意思的是引入超像素（superpixels ），感兴趣的同学建议反复阅读原论文进行理解。
最后，利用s型函数实现显著性检测掩模掩码(x、y)的回归，可以在没有背景的情况下预测视差图： 在训练过程中，我们使用Adam来最小化联合损失，从而更新参数化网络的权值。...在ZNCC中，通过块匹配计算匹配成本，获得整数像素视差图，然后通过5点二次曲线拟合模型[14]进行细化，得到亚像素视差图。...点的数是地面值中有效点的和。缺失比是指地面真相中有效点，而这些视差结果中无效点的比例。...我们的方法利用显著性检测子网生成的掩模，直接去除视差图中的包括遮挡和背景在内的无效像素。然后，通过计算地面真实值的绝对视差差大于1像素的有效点的数量，很容易得到误差比。...将所有剩余的有效点视为正确的点，然后根据不同的视差精度进一步细分，包括1像素、0.5像素和0.2像素。 它可以从表1可以看出，我们方法的缺失率和误差比均低于2%和6%。
如图1所示，整体分为两个阶段，即训练阶段与测试阶段，在训练阶段中SGM-Net通过最小化“路径代价”与“邻域代价”迭代训练，以期为每一个像素提供和。...如图2所示，为某一路径下相邻的4个像素，以及每个像素对应的5个候选视差，橙色与紫色的实线分别代表经由像素正确视差与错误视差，聚集代价分别为： 通用表示则为： ?...图四：连续像素之间的视差关系，(a)为边界关系，(b)为倾斜关系，(c)为平滑关系，红线代表正确视差关系，蓝线表示错误视差关系。 邻域代价的公式表示为： ? 其中表示： ?...在测试SGD和Adam后，发现Adam所达到的误差较小，故而选取了Adam进行优化。网络的初始化是随机的。...图七为手动调整惩罚参数，标准SGM-Net以及有向SGM-Net的实验结果图，其中黄色箭头代表明显的错误，右上角的数字表示 Out-Noc 误差。 ?
通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。...5)视差计算和视差后处理。进行后处理操作的目的是处理视差图在前面步骤中可能造成的视差误差、图像鲁棒性较差、图像不连贯等问题。...立体匹配双目图像最重要的作用是获取树木关键点的深度信息，将图像校正后的2张图像通过SGBM算法与BM算法获得树木的视差深度图。...在这个过程中，SGBM算法经过预处理、代价计算、块计算、SGM处理、视差计算和视差后处理，得到彩色视差深度图像；BM算法经过模式串与文本串进行匹配，并通过2种规则进行处理，得到灰度视差深度图像。...由表2和3可知，通过获取树木关键点的空间坐标计算树木高度的方法具有一定的可行性，误差相对较小，与实际数据具有较强的相关性。
通过在立体区域提议网络（RPN）之后添加额外分支以预测稀疏关键点，视点和对象维度，其与2D左右框组合以计算粗略的3D对象边界框。然后，通过使用左右RoI的基于区域的光度对准来恢复精确的3D边界框。...包含了特征点的映射过程。这里也体现了keypoint的用处： ? 上述公式即为约束方程，因此可以通过高斯牛顿的方法直接求解。...在上图中可以直观地观察到这种现象，尽管该方法实现了子像素视差估计（小于0.5像素），但是由于视差和深度之间的反比关系，随着物距增加，深度误差变得更大。...Benefits of the Keypoint： 如下表所示，关键点的使用通过非平凡边缘改善了所有难度制度下的AP bv和AP 3D。...如上表，评估粗3D盒（无对齐）的3D性能，其中深度信息是根据盒级视差和2D盒尺寸计算的。即使1像素视差或2D盒子错误也会导致远距离物体的大距离误差。
通过最小化能量函数，可以得到观测点 ? 的视差。出于编程的考虑，实际当中应用的能量函数为： ? 这样可以预计算先验项。...最小化能量函数时，将视差分成了两个部分： (1)基于先验分布，仅考虑观测点经插值后的平均视差的局部范围，即 ?...sradius一般取2或3； (2)基于像素周围20X20邻域内的所有支撑点的视差构成的视差搜索范围（如下图所示），这部分视差在最小化能量函数时不考虑先验项。...2.孔洞插值 在对立体匹配的过程中，有多种情况会使得视差图中某点的像素被置为无效值，如纹理不足、左右一致性检验等。对于这些点处的视差往往需要通过插值给予其一个合理的视差值。...八、总结 ELAS算法的最大优点就是匹配速度快的同时又有较高的匹配精度，这是因为它通过鲁棒匹配的支持点作为先验，降低了剩余像素点视差的搜索范围。
作者还指出了评价算法优劣的第二种方案：如果我们有多个视角的原始图像，那么可以通过把原始图像通过视差图进行变换到其它的视角，并和其他视角已知的图像做对比，来量化所谓的预测误差....这也是一种评价算法优劣的方式，理论上算法计算出的视差图越精准，预测误差越小。 比如下面这组图，其中中间是原始参考图像，通过和目标图像一起做立体匹配，可以得到1个视差图。...通过此视差图，我们能将参考图像中的点投影到三维空间，然后再投影到不同的视角下。这里左起第1/2/4/5幅图，就是投影的结果，其中第4幅对应原目标图像所在的视角。...第3列就是理想视差图。由于现在场景里面都是平面的物体，因此可以通过特征点匹配的方式计算稳定的匹配点对，再利用平面拟合技术，很准确的计算出每个像素的视差。 第二组图像是从别的数据集中获得的。...我们有大量的通过前述过程已知视差值d的像素点，因此可以按照上图建立起超定方程组，并用迭代式的方式求取稳定的投影矩阵M。
我提到： 端到端立体方法的训练过程旨在找到网络参数 W, 以最小化损失函数L(W,D,Theta), 其中D是估计的视差, 而Theta是监督线索。...视差的邻域平滑性 这一点其实在我很多文章中已经多次强调过。它也与我们代价聚合的底层思想是一致的，早期文章71....它最大化所有深度的和或最小化所有视差的和，例如在上面的文章[2]中，作者还加入了一项，其计算方法如下： 之所以有这样的假设，是因为在无纹理区域，通常认为这些区域是远处的平坦表面，如天空、墙壁等。...因此，认为这些区域的视差较小，或深度较大，是比较合理的假设。 四. 尺度不变的梯度损失 接下来要说的是尺度不变梯度损失，典型的算法来自文章[4]。这个损失项惩罚相邻像素之间的相对深度误差。...通过共享骨干网络的浅层部分，提高了计算效率，并且通过多尺度上下文和残差金字塔结构，实现了视差估计的高效和高精度。 六.
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间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法...为了相机标定，我们需要通过摄像机坐标系计算世界坐标点到像素坐标的变换关系。 相机标定过程 从世界坐标系到相机坐标的转换称为外参标定，外部参数称为R（旋转矩阵）和T（平移矩阵）。...为此，相机标定必须用摄像机拍摄棋盘格的图像，在得到一些图像和对应的点之后，标定算法将通过最小化平方误差来确定摄像机的标定矩阵。得到标定参数后为了得到校正后的图像，需要进行畸变校正。...视差图是指一对立体图像之间明显的像素差异或运动。要体验这一点，试着闭上你的一只眼睛，然后快速地闭上它，同时打开另一只眼睛。...知道这一点后，可以通过深度图知道了图像中每个点的距离，而且边界框中的第一个点也就是相机到障碍物的距离。 双目测距实例 所以利用立体视觉，我们不仅知道图像中的障碍物，还知道障碍物与我们的距离！
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