視差圖的生成與遍歷計算

視差圖是一張與輸入圖像尺寸相同的灰度圖，其中每個像素的灰度值代表該位置的視差值。生成視差圖的過程本質(zhì)上是對左右兩幅圖像進行像素級匹配的過程，而遍歷視差圖的每個點則是為了獲取場景中每個空間點的視差信息，進而計算其深度。

視差圖的生成機制

視差圖的生成依賴于立體匹配算法，其核心任務(wù)是在右圖像中為左圖像的每個像素找到對應(yīng)的匹配點。常用的匹配算法包括基于區(qū)域的匹配（如塊匹配）、基于特征的匹配（如 SIFT 特征匹配）和基于深度學(xué)習(xí)的匹配（如 SGM、PSMNet 等）。

以塊匹配算法為例，其原理是：對于左圖像中某個像素 (x, y)，在右圖像的同一行（y 坐標(biāo)相同）上劃定一個搜索范圍，通過計算像素塊的相似度（如 SSD、NCC 等度量）找到最佳匹配點，該點與左圖像像素的水平距離即為視差 d。

遍歷視差圖的原理與意義

視差圖中的每個像素點 (x, y) 對應(yīng)場景中三維點 (x', y', Z)，其中 Z 為深度信息。遍歷視差圖的過程，就是逐個提取每個像素的視差值 d (x, y)，并代入深度公式 Z = B × f /d (x, y) 計算對應(yīng)點的深度。

這一過程的必要性在于：場景中不同物體的深度存在差異，同一物體表面也可能因姿態(tài)變化產(chǎn)生深度漸變。只有通過逐點遍歷，才能完整重建出場景的深度信息，形成稠密的深度圖。例如，在自動駕駛場景中，路面、車輛、行人等不同目標(biāo)的深度差異顯著，遍歷視差圖可確保每個目標(biāo)的距離都被精準(zhǔn)計算。

關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)與誤差控制

在實際應(yīng)用中，視差計算的精度直接影響深度測量的準(zhǔn)確性，而遍歷過程需要處理多種誤差來源：

系統(tǒng)標(biāo)定誤差：基線長度 B 和焦距 f 的標(biāo)定誤差會直接傳遞到深度計算中。通過張氏標(biāo)定法等精確標(biāo)定方法，可將標(biāo)定誤差控制在 0.1% 以內(nèi)。

匹配歧義性：在紋理缺失區(qū)域（如白墻）、重復(fù)紋理區(qū)域（如棋盤格）或運動模糊區(qū)域，容易出現(xiàn)匹配錯誤，導(dǎo)致視差圖中出現(xiàn)噪聲點。通過引入平滑約束（如左右一致性檢查）和后處理算法（如中值濾波），可有效剔除異常值。

視差范圍限制：由于攝像頭分辨率有限，視差的最大可能值由基線長度和焦距決定。當(dāng)物體距離過遠(yuǎn)導(dǎo)致視差小于 1 像素時，深度計算會出現(xiàn)較大誤差，此時需通過增大基線或使用長焦鏡頭擴展測量范圍。

畸變校正：攝像頭透鏡的徑向畸變和切向畸變會導(dǎo)致像點偏移，需在立體匹配前通過畸變模型（如 Brown 模型）進行校正，確保左右圖像的像素在同一 epipolar 線上，減少匹配難度。

應(yīng)用場景與技術(shù)發(fā)展

基于視差圖遍歷的雙目測距技術(shù)已廣泛應(yīng)用于機器人導(dǎo)航、工業(yè)檢測、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域。例如，在服務(wù)機器人中，通過實時遍歷視差圖，機器人可感知周圍環(huán)境的深度分布，實現(xiàn)避障和路徑規(guī)劃；在 3D 重建中，稠密視差圖為三維模型的構(gòu)建提供了精確的深度數(shù)據(jù)。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，視差圖的生成精度和效率不斷提升。端到端的立體匹配網(wǎng)絡(luò)（如 GCNet、RAFT-Stereo）通過學(xué)習(xí)圖像的上下文信息，能夠在復(fù)雜場景中生成更高質(zhì)量的視差圖，使遍歷計算得到的深度信息更接近真實值。同時，硬件加速（如 FPGA、GPU）的應(yīng)用大幅提升了視差圖遍歷和深度計算的速度，滿足了實時性要求較高的場景（如自動駕駛）。

總結(jié)

雙目測距中通過三角形原理計算深度的過程，本質(zhì)上是將二維圖像的視差信息轉(zhuǎn)化為三維深度信息的幾何映射。遍歷視差圖的每個點，是將這一映射關(guān)系應(yīng)用于場景中每個空間點的必要步驟，其核心邏輯源于相似三角形的比例關(guān)系。隨著標(biāo)定技術(shù)、匹配算法和硬件性能的不斷進步，基于視差的雙目測距技術(shù)在精度和魯棒性上持續(xù)提升，為計算機視覺感知三維世界提供了堅實的技術(shù)支撐。