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文档介绍：第6章立体视觉:多目
水平多目立体匹配
正交三目立体匹配
多目立体匹配
亚象素级视差计算
从双目到多目
水平多目图象

倒距离
水平多目立体匹配
通过计算多对图象间平方差的和(sum of squared difference,SSD)来减少总体的误匹配
水平多目图象
水平多目图象
{}
{}
SSD
倒距离
{(), ()}
SSD
倒距离
将对应M个倒距离的SSD求和,则得到SSSD(sum of SSD)
倒距离
考虑前述在x和x + p处有相同模式的问题
这里随Bi的变化,虽然tp也会变化,而ti却不变化
倒距离
考虑:f (x)是一个周期函数,其周期是T。这样每个St(x, t)都是 t 的周期函数,其周期是T/Bil。这表明每隔一个T/Bil区段就有一个极小值。当使用两个基线,得到的仍然是 t 的周期函数,但它的周期T12会增加为:
这里LCM代表最小公倍数。可见T12不会比T1或T2小。进一步,通过选择合适的基线B1和B2,有可能使得在匹配搜索区间仅有一个极小值
正交三目立体匹配
另一类三目形式
基本原理
基于梯度分类的正交匹配
基本原理
水平多目解决了灰度周期性模式带来的问题
另一个问题:灰度光滑区域造成的误匹配
水平多目解决不了光滑区域造成的误匹配
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