입체 음향 이미지의 깊이는 컴퓨터 시각과 로봇의 기본 과정입니다. 그것은 장면 내에서 개체의 거리를 결정하기 위해 약간 다른 관점에서 캡처 두 이미지 분석하는 것이 포함됩니다. 이 가이드는 엔지니어와 개발자를위한 프로세스의 명확한 단계별 개요를 제공합니다.

음향 이미지 Geometry 이해

입체 음향 이미징은 두 개의 카메라를 사용하여 알려진 거리의 출발점에 위치합니다. 주요 개념은 두 개의 전망 사이의 객체의 이미지의 위치에 차이가있는 불평입니다. 계산 불평은 깊이 추정을 향한 첫 번째 단계입니다.

깊이 계산 단계

이 과정은 이미지 정정, 불평성 계산 및 깊이 계산을 포함하여 몇몇 단계, 포함합니다.

1. 이미지 개정

이 단계는 동일한 수평선에 해당 점이 동일한 수평선에, disparity 계산을 단순화하는 입체 이미지를 맞추기 때문에 입체 이미지를 정렬합니다. 그것은 사진기 구경측정 자료에 근거를 둔 이미지를 변환하는 것을 포함합니다.

2. Disparity 지도 발생

블록 매칭 또는 반글로벌 매칭과 같은 알고리즘을 사용하여 각 픽셀의 불투명은 계산됩니다. 결과는 두 이미지 사이의 픽셀 차이를 나타내는 불투명 맵입니다.

Disparity에서 깊이 계산

깊이는 불순에 비례합니다. 사용 된 공식은 다음과 같습니다.

Depth = ( 초점 거리 × 기본) / 불평

초점 거리와 지각은 카메라 교정에서 알려진 매개 변수입니다. 이 계산은 카메라에서 각 지점으로의 거리를 제공합니다.

신청 및 고려

입체 음향 이미지의 깊이 추정은 자율주행 차량, 3D 재구성 및 로봇식 항법에서 사용됩니다. 정확한 구경측정 및 적당한 알고리즘 선택은 믿을 수 있는 결과를 위해 근본적입니다.