图像匹配和深度图计算

资 源 简 介

图像匹配和深度图计算

详 情 说 明

图像匹配和深度图计算是计算机视觉中的核心任务，主要用于从多视角图像中恢复三维场景信息。其核心思想是通过分析同一场景在不同视角下的图像差异来推断深度信息。

在立体视觉系统中，图像匹配通常采用特征点匹配或区域匹配算法。特征点匹配通过检测图像中的关键点（如SIFT、ORB等）并建立对应关系，而区域匹配则通过比较局部窗口的像素强度差异来寻找最佳匹配点。

匹配完成后，通过视差计算可以获取深度图。视差是指同一物理点在左右图像中的水平位置差，与深度成反比关系。根据相机参数和基线距离，可以将视差图转换为精确的深度图。

深度图生成的质量取决于匹配算法的准确性和鲁棒性。常见的挑战包括遮挡区域、弱纹理区域以及光照变化等。现代方法结合深度学习技术，能够直接从图像对预测深度信息，显著提升了精度和效率。

深度图在3D重建、机器人导航、增强现实等领域有广泛应用，是实现场景理解和交互的重要基础。