双目立体视觉（6.1）测距

        在计算机视觉领域，双目相机测距是一项关键技术，它通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，进而计算出物体的深度信息。

一、双目测距的基本原理

1.1 视差图（Disparity Map）

        视差图是一种存储了单视图所有像素的视差值的二维图像。视差值是同一物体在左右两幅图像中的列坐标差，即通过比较左右两幅图像的对应像素差异来计算物体的深度信息。视差图是以图像对中任一幅图像为基准生成的，其大小与基准图像相同，元素值为视差值。视差图反映了场景中各点相对于摄像机的距离差异，因此可以用来推断出深度信息。

1.2 深度图（Depth Map）

        深度图是一种表示场景中各点相对于摄像机距离的图像，每个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离。深度图中的像素强度表示与原始图像中相似像素之间的空间距离，较浅的颜色区域表示离观察者更近的区域，而较深的颜色区域表示更远的区域。

使用两个或多个相机拍摄同一场景的不同视角图像，通过匹配图像中的特征点来计算深度。立体匹配是获取深度图的主要方法，它可以提供高精度的深度信息。

1.3 三角测量原理

        双目测距的核心原理是三角测量。当两个相机拍摄同一物体时，由于位置的差异，物体在两个相机成像平面上的位置也会有所不同，这种差异被称为视差（disparity）。视差的大小与物体到相机的距离成反比，即视差越大，物体距离相机越近，反之亦远。

二、深度计算的详细步骤

2.1 深度计算

        在立体匹配后，我们得到了视差图。视差图中的每个像素值表示该像素点在左右图像中的视差。根据视差公式，我们可以计算出每个像素点的深度：

其中：

• f 是焦距（像素焦距）

• B 是基线长度

• disparity 是视差

2.2 深度图后处理

        深度图可能存在一些噪声和不准确的地方，因此需要进行后处理。常见的后处理方法包括中值滤波、均值滤波等，以平滑深度图并去除噪声。

三、双目测距的优势

双目测距技术具有以下优势：

• 成本低：相比于激光雷达等其他测距技术，双目相机的成本较低，易于普及。

• 精度高：在一定范围内，双目测距可以达到较高的精度。

• 实时性好：现代计算机硬件的发展使得双目测距可以在实时应用中实现。