雙目立體視覺ppt課件(存儲版)
【正文】 對 f (x, y)和 w(x, y) 幅度值的變化比較敏感 相關(guān)系數(shù) ? ? ??? x y tysxwyxftsc ),(),(),(? ? ? ?? ? ? ?2122),(),(),(),( ),(),(),(???????????????? ? ? ?? ?x y x yx ywtysxwyxfyxfwtysxwyxfyxfts?15 雙目立體匹配 1. 極線約束 C?和 C“之間的連線 稱光心線，光心線 與左右象平面的交 點(diǎn) E?和 E”分別稱為 左右象平面的極點(diǎn) 光心線與物點(diǎn) W在同一個(gè)平面中，這個(gè)平面稱為極平面，極平面與左右象平面的交線 L39。該面積當(dāng) 核處在直邊緣處約為最大值的一半， 而當(dāng)核處在角點(diǎn)處則為最大值的 1/4 ? 使用 USAN面積作為特征起到了增強(qiáng)邊緣和 角點(diǎn)的效果 24 2 ) SUSAN邊緣檢測 SUSAN： 最?。?Smallest） 核同值區(qū) 檢測模板： 37個(gè)象素 , 半徑為 t270 2 7c??????????TyxfyxfTyxfyxfyxyxC),(),(0),(),(1),。 ? 這里 *W代表以 x,y為中心與高斯模板 W做卷積，而這個(gè)模板的大小則需要你自己指定。 37 3 SIFT尺度不變特征提取： ? 3）確定特征點(diǎn)的主方向 利用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域像素的梯度方向分布特性為關(guān)鍵點(diǎn)指定方向參數(shù)，使算子具備旋轉(zhuǎn)不變性。一個(gè)特征點(diǎn)可能會被指定具有多個(gè)方向（一個(gè)主方向，一個(gè)以上輔方向），這可以增強(qiáng)匹配的魯棒性。定義 C(PR, QR)為 PR和 QR間的交叉標(biāo)號，如果順序匹配約束滿足記為 C(PR, QR) = 0；否則記為 C(PR, QR) = 1。梯度方向直方圖的峰值則代表了該特征點(diǎn)處鄰域梯度的主方向，即作為該特征點(diǎn)的主方向。 34 3 SIFT尺度不變特征提?。? ? 2022年， David. Lowe總結(jié)了已有基于不變量技術(shù)的特征檢測方法，正式提出了一種基于尺度空間的，對圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、甚至仿射變換保持不變性的圖像局部特征， 35 ： ? 1） 尺度空間極值檢測 特征點(diǎn)，在 1999年提出利用不同尺度的高斯差分方程同圖像進(jìn)行卷積，求取尺度空間極值，即 D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)G(x,y,σ))*I(x,y)=L(x,y,kσ)L(x,y,σ) 36 3 SIFT尺度不變特征提?。? ? 2）精確定位特征點(diǎn)的位置 當(dāng)然這樣產(chǎn)生的極值點(diǎn)并不都是穩(wěn)定的特征點(diǎn)，因?yàn)槟承O值點(diǎn)響應(yīng)較弱，而且 DOG算子會產(chǎn)生較強(qiáng)的邊緣響應(yīng)。 31 2 Harris角點(diǎn)檢測算法的步驟： ? 2.）為每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算局部自相關(guān)矩陣 ? u(x,y) = [Ix(x,y)^2*W Iy(x,y)Ix(x,y)*W。但在平滑區(qū)域得到的模板圖象具有相同或相近的模式，使匹配有不確定性，并導(dǎo)致產(chǎn)生誤匹配。此時(shí)常需根據(jù)其他匹配位置的匹配結(jié)果來插值這些無法匹配點(diǎn)的數(shù)據(jù) (2) 不同模板圖象應(yīng)有不同模式。當(dāng)然使用簡單的 Prewitt或者 Sobel算子也沒有關(guān)系。當(dāng)然在求取了每個(gè)點(diǎn)的corness以后，最好再做一個(gè)極大值抑制，這樣的效果比直接設(shè)置一個(gè)閥值要好。 一個(gè)柱，總共 36個(gè)柱。Buz ????45 注意：僅由稀疏的匹配點(diǎn)并不能唯一地恢復(fù) 物體外形 示例： 過這 4個(gè)點(diǎn)的曲面可以有無窮多個(gè) 基本方法 46 順序性約束： 物體可見表面上的特征點(diǎn)與它們在兩幅成象圖象上投影的順序正好反過來 有遮擋時(shí)，圖象上投影的順序不滿足順序性約束 動(dòng)態(tài)規(guī)劃匹配 47 建立在兩條
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