image-processing - 負の視差値？

Question

グレースケールにマッピングする場合、負の視差値をどのように処理しますか？左の画像ペアを右の画像ペアと一致させようとすると、多くの場合、負の値が表示されます。現在、それらを0〜255（8）に正規化しています。ビット画像）！

Answer 1

グレースケールに正規化することは、それを行うための恐ろしい方法ではありません。

もう1つの方法は、-veの数値を大きくして黒から赤にシェーディングし、+ veの数値を黒から緑にシェーディングすることです（たとえば）。これは、小さな視差がほとんど見えないことを意味します。

私が見つけた最善の方法は、視差を緑から黄色、赤（またはカラーホイールの他の連続セクション）までの色にマッピングすることです。これを行うために私が見つけた最も簡単な方法は、HSLのような色空間を使用することです-Lを中間（最大色）に設定し、Sを最大-「完全に着色」し、視差数でH値を変化させます。次に、通常、標準の方程式を使用してHSL値をRGB値に変換する必要があります。

Answer 2

あなたはそれらを翻訳します。視差範囲[-127,128]を[0,255]にエンコードするには、視差に127を加算してエンコードし、ピクセル値から127を差し引いて、ピクセル値を視差にデコードします。

現在のように、0〜255の範囲よりも広い範囲が必要な場合は、視差マップに視覚化ソフトウェアを使用する必要があります。たとえば、MATLABを検討してください。グレースケール画像が提供する唯一のことは、非常に自然な視覚化があることです。256を超える個別のラベルがあるためにそれだけでは不十分な場合は、別のタイプの視覚化メカニズムに進む必要があります。