【双目视觉】 立体匹配算法原理之“代价函数”

简介: Census方法任取左图一个像素点P,观察周围3*3窗口的像素点灰度值,如果小于P就置1,否则为0,然后编码。右图也是如此。最后异或比较,根据异或后的结果,看‘1’的个数,计算汉明距离

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立体匹配流程


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定义


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代价函数用于计算左、右图中两个像素之间的匹配代价(cost)。cost越大,表示这两个像素为对应点的可能性越低


常见的代价函数


1.AD/BT


C A D ( x , y , d ) = ∣ I L ( x , y ) − I R ( x − d , y )


左图任取一个像素点,减去 向右移动d个像素值的右图,求得代价函数C;我们的目的,就是寻找代价值C最小时,d的值,根据Z =image.png求出距离


2.AD+Gradient


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τ c o l :截断阈值


α :权重


τ grad  :截断阈值


AD+Gradient本质上跟AD相近,只不过是通过阈值去分配权重


3.Census


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Census方法任取左图一个像素点P,观察周围3*3窗口的像素点灰度值,如果小于P就置1,否则为0,然后编码。右图也是如此。最后异或比较,根据异或后的结果,看‘1’的个数,计算汉明距离


4.SAD/SSD


5.NCC


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1.特性:对图像亮度的线性变化具有不变性

2.物理意义: 两个向量的夹角的余弦值


6.AD+Census


因为AD代价函数容易实现,但是它容易受辐射差异的影响。 而在Census变换中,不要求像对之间的颜色一致性。因此,它对于辐射差异更加鲁棒


image.png


效果

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7.CNN

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