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ステレオ ビジョンの目的で、2 つの異なる画像から点のセットを認識してペアリングできる方法またはアルゴリズムを探しています。 写真

添付の写真は、私が現時点で持っているものを示しています。2 台のカメラが Y 軸上で整列され、X 軸上でわずかにオフセットされて、一連の点を見ています。2 つのカメラ画像 (IMG0 と IMG1) でこれらの各ポイントの 2D 位置を追跡して取得できます。

そのため、2D 座標の 2 つのリストがあります。

L0 = { a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6 }
L1 = { b0, b1, b2, b3, b4, b5, b6 }

ここで、三角測量を実行して各ポイントの 3D 位置を取得するには、画像 IMG1 のどのポイントが IMG0 のどのポイントに対応するかを知る必要があります。両方のカメラは、全体的な形状が同じでまったく同じ点のセットを見ていますが、明らかに、わずかな歪みとカメラが水平方向にオフセットされているため、2D 座標は画像間で一致しません。

理想的には、探しているポイント マッチング アルゴリズムは次のようなリストになります。

List = {a0-b0, a1-b1, a2-b2,...}

リストの順序は、各ポイントが 2 番目の画像の正しいポイントとペアになっていることが確実である限り、重要ではありません。

ステレオ マッピング アルゴリズムを提示しているいくつかの論文を見てきましたが、ほとんどのアルゴリズムは重い画像特徴認識に基づいているため、問題に関連するものは何も見つかりませんでした。これは、すべてを実際にすばやく処理したい場合には適していません。 -時間。私が見つけたように見える最も近い解決策は、ここに提示されているポイントマッチングアルゴリズムですが、これも私の問題には重すぎるようです。

どんな助けでも大歓迎です。

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まず最初に、エピポーラ幾何学の基本概念、特にエピポーラ線の概念を理解していることを確認してください。

簡単に言うと、カメラの画像のP2D ポイントに投影される3D ポイントがあるとします。2 つ目のカメラを と呼び、 の画像を探したいとします。エピポーラ幾何学は、与えられた のイメージの可能な位置がエピポーラ線と呼ばれる線に限定されることを示しています。また、基本行列と呼ばれるものを使用して、カメラのキャリブレーションからこの線を計算できること (およびその方法) も示します。qABPBPBqq

あなたの問題では、これには次の意味があります。

qlist からの点としましょうL0。

  • 2 番目の画像の のエピポーラ線上にある点がリストに 1 つある場合、これは の正しい対応です。L1qq
  • エピポーラ線上に複数の点がある場合、与えられた情報では問題を解決できません。この場合q、エピポーラ線上の点とのペアリングごとに 1 つの可能な 3D ポイントを取得するため、3D でのポイントの分布についてヒューリスティックな仮定を行う必要があります。

カメラが X 軸に沿ってオフセットされているだけで、同じ方向を向いている (つまり、イメージ プレーンが平行である) 場合は、幸運です。この特別なカメラ構成では、エピポーラ線は水平です(x,y)。エピポーラ線は、任意の X 座標と Y 座標を持つすべての点の線ですy。

実際には、測定誤差や数値の問題により、ポイントが正確にエピポーラ線上にある可能性が低いという問題にも直面することに注意してください。

于 2013-03-19T20:56:58.473 に答える