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opencv-StereoBM算法

原理解释

目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点,算法很多,但是一般的步骤是:

A、匹配代价计算

匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础,实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD(squared intensity differences),灰度差的绝对值AD(absolute intensity differences)等。另外,在求原始匹配代价时可以设定一个上限值,来减弱叠加过程中的误匹配的影响。以AD法求匹配代价为例,可用下式进行计算,其中T为设定的阈值。

这就是在参数设置中阈值的作用,在视差图中经常有黑色区域,就是和阈值的设置关。

B、 匹配代价叠加

一般来说,全局算法基于原始匹配代价进行后续算法计算。而区域算法则需要通过窗口叠加来增强匹配代价的可靠性,根据原始匹配代价不同,可分为:

此图是核心算法的解释,就是计算区域内像素差值,可以为单个像素也可以为一定区域内,主要看SAD的窗口大小的设置,同时SAD设置决定误匹配的多少和运算效率问题,所以大小设置一定要很慎重。

C、 视差获取

对于区域算法来说,在完成匹配代价的叠加以后,视差的获取就很容易了,只需在一定范围内选取叠加匹配代价最优的点(SAD和SSD取最小值,NCC取最大值)作为对应匹配点,如胜者为王算法WTA(Winner-take-all)。而全局算法则直接对原始匹配代价进行处理,一般会先给出一个能量评价函数,然后通过不同的优化算法来求得能量的最小值,同时每个点的视差值也就计算出来了。

D、视差细化(亚像素级)

大多数立体匹配算法计算出来的视差都是一些离散的特定整数值,可满足一般应用的精度要求。但在一些精度要求比较高的场合,如精确的三维重构中,就需要在初始视差获取后采用一些措施对视差进行细化,如匹配代价的曲线拟合、图像滤波、图像分割等。

亚像素级的处理就是涉及到BMState参数设置后后续参数的设置了。

有关立体匹配的介绍和常见匹配算法的比较,推荐大家看看Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications,190页的ppt,讲解得非常形象详尽。

预处理滤波参数

/*匹配图像预处理*/

  • setPreFilterType(cv::StereoBM::PREFILTER_XSOBEL);

预处理滤波器类型,有两种可选类型:PREFILTER_NORMALIZED_RESPONSE(归一化响应) 或者 PREFILTER_XSOBEL (水平方向Sobel算子,默认类型)

  • setPreFilterCap (int preFilterCap)

预处理滤波器的截断值,预处理的输出值仅保留[-preFilterCap, preFilterCap]范围内的值,参数范围:1 - 31(文档中是31,但代码中是 63), int

  • setPreFilterSize (int preFilterSize)

预处理滤波器窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5x5..21x21 之间,参数必须为奇数值

SAD 参数

  • setBlockSize(int blockSize);//SAD窗口大小

块大小,应为奇数,取值【3,11】比较合适,较大的块大小意味着更平滑但不太准确的视差图。 较小的块大小提供了更详细的视差图,但算法发现错误对应关系的机会更高。

SAD窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5x5 至 21x21 之间,参数必须是奇数,int 型

  • setMinDisparity(int minDisparity);

最小视差默认值为 0, 可以是负值,int 型

  • setNumDisparities(nmDisparities); //视差搜索范围

视差窗口,即最大视差值与最小视差值之差, 窗口大小必须是 16 的整数倍,int 型

搜索视差时的范围【MinDisparity,MinDisparity+numOfDisparities】,必须为16的整数倍

后处理参数

在算出初始视差图后会进行视差图后处理,包括中值滤波,连通域检测等。中值滤波能够有效去除视差图中孤立的噪点,而连通域检测能够检测出视差图中因噪声引起小团块(blob)。判断当前像素点四邻域的邻域点与当前像素点的差值diff,如果diff<speckRange,则表示该邻域点与当前像素点是一个连通域并设置一个标记。然后再以该邻域点为中心判断其四邻域点,步骤同上。直至某一像素点四邻域的点均不满足条件,则停止。然后判断被标记的像素点个数count,如果像素点count<=speckleWindowSize,则说明该连通域是一个小团块(blob),因此将当前像素点值设置为newValue(表示错误的视差值,newValue一般设置为负数或者0值)。否则,表示该连通域是个大团块,不做处理。所有像素点处理后,满足条件的区域会被设置为newValue值,后续可以用空洞填充等方法重新估计其视差值。

  • setDisp12MaxDiff (int disp12MaxDiff)

//左视差图(直接计算得出)和右视差图(通过cvValidateDisparity计算得出)之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1,即不执行左右视差检查。

  • setUniquenessRatio (int uniquenessRatio)

视差唯一性百分比, 视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时,最低代价对应的视差值才是该像素点的视差,否则该像素点的视差为 0 (the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ),该参数不能为负值,一般5-15左右的值比较合适,int 型

  • setSpeckleRange (int speckleRange)

speckleRange:视差变化阈值,当窗口内视差变化大于阈值时,该窗口内的视差清零,int 型

在sgbm的官方参数介绍中说该值会被乘以16,设置为1或2比较合适,bm应该是没有乘以16

  • setTextureThreshold (int textureThreshold)

低纹理区域的判断阈值,如果当前窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值,则该窗口对应的像素点的视差值为0(That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel),该参数不能为负值,int 型

  • setSpeckleWindowSize (int speckleWindowSize)

检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查,int 型

检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查,否则取【50,200】内的值比较合适

  • setROI1 (Rect roi1) setROI2 (Rect roi2)

roi1, roi2:左右视图的有效像素区域,一般由双目校正阶段的 cvStereoRectify 函数传递,也可以自行设定。一旦在状态参数中设定了 roi1 和 roi2,OpenCV 会通过cvGetValidDisparityROI 函数计算出视差图的有效区域,在有效区域外的视差值将被清零。

在上述参数中,对视差生成效果影响较大的主要参数是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三个,一般只需对这三个参数进行调整,其余参数按默认设置即可。

https://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/5967291

https://blog.csdn.net/CipherPolzz/article/details/122349550

https://blog.csdn.net/KinboSong/article/details/72918432

https://blog.csdn.net/ADDfish/article/details/110433598

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