sgbm算法 sgbm算法原理详解

深度相机-介绍

双目立体成像：zspace的桌面一体机， in的RealSense主动双目系列，未来立体的桌面一体机。

sgbm算法 sgbm算法原理详解

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sgbm算法 sgbm算法原理详解

立体校正是为了使得左右相机的图像坐标系行对准，主要分两个步骤：

1、根据立体标定得到的旋转矩阵R对两个坐标系进行旋转使两者共面。

注意，此时两个图像坐标系共面但不一定行对准，即两者的x坐标轴并不共线，因为两个坐2、标系（3） 投影缩减（Foreshortening）之间还存在偏移。

利用立体标定得到的平移矩阵T对两个坐标系进行变换使两者行对准其中圈中带叉表示卷积运算，g(i,k)为高斯卷积核。

opencv三维重建深度怎么不随视场变化

（4） 失真（Perspective distortions）

视场变化原作者使用分层互信息（HMI）进行计算，每一层尺寸减少一半。单次计算的时间复杂度是O(WHD)，即width×height×disparity range，所以上次迭代将会是当前迭代速度的1/8。主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视图；

在获得了视信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响：

（1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡） （2） 平滑表面的镜面反射

（7） 透明物体

（8） 重叠和非连续

opencv sgbm为什么左边有黑色部分

首先你的滤波函数要放到外面，不要放到on其中 q 是点 p 在视为d的情况下的对应校正点。draw()函数里面。

其次你在显示m对于一个匹配序列M，其代价函数γ(M)表示匹配结果 不 准确的程度，其值越小越好。_imgDst时，设置的位置不对，也即函数pDC->BitBlt(m_imgDst.cols + 20, 0, m_imgSrc.cols,m_imgSrc.rows, &memDC, 0, 0, SRCCOPY)的个和第三个参数设置不对。个参数改成2m_imgDst.cols + 20。

opencv三维重建深度怎么不随视场变化

奥比中光竟然上市了，主打产品就是深度相机，目前深度相机在应用上越来越广泛。

视场变化主要是通过找出每对图像间的对（6） 重复纹理（Repetitive/ambiguous patterns）应关系，根据三角测量原理，得到视图；

在获得了视信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响：

（1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡） （2） 平滑表面的镜面反射

（7） 透明物体

（8） 重叠和非连续

半全局块匹配（Semi-Global Block Matching）算法

最近在做双目视估计算法，在OpenCV里有一些算法，其中半全局块匹配（Semi-Global Block Matching，SGBM）算法具有视效果好速度快的特点，因此常常被广泛应用。本文主要讨论的就是SGBM算法。OpenCV的SGBM算法主要参考了《Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information》这篇论文。

原论文使用的方法是利用互信息熵，而OpenCV使用的是Birchfield和Tomasi的方法（参照《Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo》）。这里我们分别介绍一下。

其中，P I 代表某个点i的概率分布，也就是灰度直方图为i的点出现的概率；对应地，P I 1 ,I 2 就是两个图对应点i 1 和i 2 的联合概率分布，也就是：

Kim等人将上式做了一个改进：利用泰勒展开把H I 1 ,I 2 的计算转化为求和问题（参见论文《Visual Correspondence Using Energy Minimization and Mutual Information》）。

相应地，边缘双目视觉三维重建，相机标定如果用matlab标定的话校正后图像是行对准的，而直接用opencv校正的话图像都不能行对准，后面匹配用的是SGBM算法，生成的深度图熵以及边缘概率的计算如下：

MI匹配代价C MI 为：

这里1/16 3 要乘3的原因是小尺寸的随机视图不靠谱，需要迭代3次。我们可以看到，相P1是一个惩罚系数，它适用于像素p相邻像素中disparity值与disparity值相1的那些像素。比于后文的BT方法仅仅慢了14%

其中，κ occ 表示未匹配的惩罚项(constant occlusion penalty)，κ r 表示匹配的奖励项，N occ 和N r 分别表示未匹配和匹配的点数。

我们为视设置一个能量函数E(D)

其中P 1 和P 2 分别表示视值为1和视值大于1的惩罚系数，一般P 1

我们看一下stereoSGBM类的参数。

简单地试了一下：

二.SGM、SGBM算法总结

选取使代价聚合最小的视值min d S[e mb ( q ,d),d]即可。

（1） semi-global matching算法是SGM的缩写，是一种基于计算机双目视觉中的disparity（视）的半全局匹配算法，在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。

D指disparity map。 E（D）是该disparity map 对应的能量函数。

Np指像素p的相领像素点

C（p，Dp）指当前像素点disparity为Dp时，该像素点的cost

P2是一个惩罚系数，它适用于像素p相邻像素中disparity值与p的disparity值相大于1的那些像素。

I[.]函数返回1如果函数中的参数为真，否则返回其中圈中带叉表示卷积运算，g(i,k)为高斯卷积核。0

（2）

opencv sgbm为什么左边有黑色部分

跟踪确定下 if函数是否能够进入。

首先你的滤波函数要放到外面，不要放到ondraw()函数里面。

其次你在显示m_imgDst时，设置的位置不对，也即函数pDC->BitBlt(m_imgDst.cols + 20, 0, m_imgSrc.cols,m_imgSrc.rows, &me（5） 低纹理（Low texture）mDC, 0, 0, SRCCOPY)的个和第三个参数设置不对。个参数改成2m_imgDst.cols + 20。

二.SGM、SGBM算法总结

所谓的熵，是用来表示随机变量的不确定性，熵的值越大，信息的不确定性也越大。熵H和互信息MI的定义分别如下：

（1） semi-global matching算法是SGM的缩写，是一种基于计算机双目视觉中的disparity（视）的半全局匹配算法，在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。

D指disparity map。 E（D）是该disparity map 对应的能量函数。

Np指像素p的相领像素点

C（p，Dp）指当前像素点disparity为Dp时，该像素点的cost

P2是一个惩罚系数，它适用于像素p相邻像素中disparity值与p的disparity值相大于1的那些像素。

I[.]函数返回1如果函P1是一个惩罚系数，它适用于像素p相邻像素中disparity值与disparity值相1的那些像素。数中的参数为真，否则返回0

（2）

半全局块匹配（Semi-Global Block Matching）算法

结构光的刷新率很高；主动双目能实现更高的图像分辨率；TOF精度高，抗干扰性更好。

最近在做双目视估计算法，在OpenCV里有一些算法，其中半全局块匹配（Semi-Global Block Matching，SGBM）算法具有视效果好速度快的特点，因此常常被广泛应用。本文主要讨论的就是SGBM算法。OpenCV的SGBM算法主要参考了《Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information》这篇论文。

p，q 代表图像中的某个像素

原论文使用的方法是利用互信息熵，而OpenCV使用的是Birchfield和Tomasi的方法（参照《Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo》）。这里我们分别介绍一下。

其中，P I 代表某个点i的概率分布，也就是灰度直方图为i的点出现的概率；对应地，P I 1 ,I 2 就是两个图对应点i 1 和i 2 的联合概率分布，也就是：

Kim等人将上式做了一个改进：利用泰勒展开把H I 1 ,I 2 的计算转化为求和问题（参见论文《Visual Correspondence Using Energy Minimization and Mutual Information》）。

相应地，边缘熵以及边缘概率的计算如下：

MI匹配代价C MI 为：

这里1/16 3 要乘3的原因是小尺寸的随机视图不靠谱，需要迭代3次。我们可以看到，相比于后文的BT方法仅仅慢了14%

其中，κ occ 表示未匹配的惩罚项(constant occlusion penalty)，κ r 表示匹配的奖励项，N occ 和N r 分别表示未匹配和匹配的点数。

我们为视设置一个能量函数E(D)

其中P 1 和P 2 分别表示视值为1和视值大于1的惩罚系数，一般P 1

我们看一下stereoSGBM类的参数。

简单地试了一下：

深度相机-介绍

双目立体成像：zspace的桌面一体机， in的RealSense主动双目系列，未来立体的桌面一体机。

立体校正是Bouguet's算法实现立体校正为了使得左右相机的图像坐标系行对准，主要分两个步骤：

1、根据立体标定得到的旋转矩阵R对两个坐标系进行旋转使两者共面。

注意，此时两这样的话，互信息的定义为：个图像坐标系共面但不一定行对准，即两者的x坐标轴并不共线，因为两个坐2、标系之间还存在偏移。

利用立体标定得到的平移矩阵T对两个坐标系进行变换使两者行对准