一种立体对校正的紧致算法

资 源 简 介

一种立体对校正的紧致算法

详 情 说 明

立体对校正是计算机视觉中的重要预处理步骤，它通过调整两个摄像头的图像平面，使其达到共面且行对齐的理想状态。这种紧致算法主要通过以下步骤实现：

特征点提取与匹配 算法首先在两幅图像中检测稳定的特征点，常用的特征包括SIFT、SURF或ORB。然后通过描述子匹配建立两幅图像间的对应关系。

基础矩阵估计 使用RANSAC算法从匹配点对中稳健地估计基础矩阵F，该矩阵描述了左右图像之间的对极几何关系。

极线约束优化 根据基础矩阵计算极线，并进行优化调整，使得对应点位于相同的图像行上，这是立体匹配能够成功的关键前提。

图像重投影 最后通过单应性变换将原始图像重新投影到校正后的共面坐标系中，完成立体校正过程。

在Matlab实现中，算法充分利用了内置的计算机视觉工具箱函数，如detectSURFFeatures、estimateFundamentalMatrix等，大大简化了开发流程。该实现还包含了可视化的中间结果，便于调试和理解算法过程。