视差图后过滤 - 编程之家

如何解决视差图后过滤

经过校准和校正后，我能够提取出立体摄像机的摄像机馈送的相当准确的视差图。该地图包含正确的视差值，因为当我按公制距离转换它们时，它们确实是准确的。现在，如果不加修饰，我的视差图看起来像这样：

左图为校正后的图像，右图为视差图，低于我额头的正确估计值（约0.5米，视差图上有白点）

将SGBM值设置为：

mindisparities -> 0;
numdisparities -> 32;
P1 -> 0;
P2 -> 0;
block Size -> 0;
Speckle window range -> 0;
Speckle window Size -> 0;
disp12MaxDiff -> 0;
preFilterCap -> 44;
uniquenessRatio -> 0;
mode ->2 (MODE_SGBM_3WAY);

但是我可以通过一组跟踪栏轻松地更改所有这些内容。

如您所见，视差图看起来很粗糙，许多非纹理区域具有黑色像素，无法检测到视差值。此外，细节和边缘都不是我的最终应用所不能接受的。我试图寻找过滤器，发现一个非常常见的过滤器是我应用的加权最小二乘过滤器（WLS），这是最初的不良结果：

右上视差图，左上WLS过滤后的显示图，右下置信度图。如您所见，在经过过滤的WLS映射中结果很差，实际上，置信度映射大部分是黑色的（深度值完全错误）。

通过使用SGBM参数，我得到：

左上颜色图（更容易看到深度透视图），右上WLS显示，左下置信度图，右下未过滤的显示图。

置信度图为白色的高置信度区域已正确过滤（从颜色图和WLS过滤后的图像中都可以看到），并且其深度信息与未过滤的显示图相当。

我的问题是，无论我尝试什么，我都无法像上面图片中的人物那样对较近的物体抱有很高的信心。我尝试了一切。

因此，总而言之，我的问题是：有没有办法获得整个视场的平滑，清洁和暂时稳定的视差图（类似于我在身后的墙壁和走廊所获得的视差图）？我应该坚持使用WLS过滤还是使用其他过滤器？在这种情况下，您有什么建议？

我正在使用OpenCV和Visual Studio。任何建议都将不胜感激。

谢谢！

解决方法

对于那些有类似问题的人：就我而言，我意识到我将错误的图像传递给了过滤器功能。

wls_filter->filter(dispL,recl,dispFiltered,dispR,Rect(),recr);

在归一化之后，dispL和dispR是左右视差图：

double minValL,maxValL;
minMaxLoc(disp16sL,&minValL,&maxValL);
disp16sL.convertTo(dispL,CV_8UC1,255 / (maxValL - minValL));

（与右侧显示地图相同）

相反，具有：

    wls_filter->filter(disp16sL,disp16sR,recr);

其中disp16sL和disp16sR是归一化之前的视差图，然后对获得的过滤后的视差图进行归一化处理，可以得到更好的结果，置信度图几乎完全是白色的。