基于随机采样的视差平面拟合

资 源 简 介

基于随机采样的视差平面拟合

详 情 说 明

基于随机采样的视差平面拟合是立体视觉中用于深度估计的核心技术之一。这种方法主要用于从双目相机获取的图像对中恢复场景的三维结构。

视差平面拟合的基本原理是通过在左右图像中匹配对应点，计算视差值来估计深度信息。随机采样技术在此过程中的主要作用是提高算法的鲁棒性，特别是在存在噪声和异常值的情况下。

典型的实现流程包括以下几个关键步骤：首先从匹配点集中随机选取最小样本集，然后计算初始视差平面参数。接下来评估该平面对其他数据点的拟合程度，通过迭代优化找到最佳拟合平面。常用的随机采样算法如RANSAC能有效处理错误匹配点，大大提高平面拟合的准确性。

这种技术在自动驾驶、三维重建等领域有广泛应用，能够有效地从噪声数据中恢复出准确的深度信息。相比传统的最小二乘法，基于随机采样的方法对异常值具有更强的抵抗能力。