佛山网站建设正规公司,网站首页排版,公司网站程序,网站推广结束语算法原理SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想#xff1a;差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配#xff0c;将每个像素对应数值之差的绝对值求和#xff0c;据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确#xff0c;通常用于多级处理的…算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配将每个像素对应数值之差的绝对值求和据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确通常用于多级处理的初步筛选。常见立体匹配算法流程常见的立体匹配算法主要包括以下四步匹配代价计算代价聚合视差计算或优化视差改良匹配代价计算常采用sad等方法根据左右两幅图像上匹配点的像素之差的绝对值。代价聚合常采用一个固定窗口计算窗口内部的所有视差之和。视差的计算最直观的方式是采用WTA(Winner Takes All)的方式直接选取使得聚合代价最小的视差值。BM算法概括简单的理解立体匹配在行对准的两幅图像中找到同一个点,或Reference图像中给定一点在Target图像中搜索对应的点如下图所示。根据极线规则上图左边图中红色像素点x, y到右边图中搜索匹配点。实际上直接对一点来进行匹配百分百会出现各种各样的问题这个时候我们选择用一个固定窗口来替代一点如下图所示。这样做就隐含了一个假设认为窗口内部视差值相同但是显然的这种假设太过想当然也使得算法实际效果不好。BM算法也常称为SAD(Sum of Absolute Differences)算法是双目立体匹配中最基本的算法。SAD基本理论SAD算法由3步构成。匹配代价计算代价聚合视差计算Matching Cost ComputationSAD的匹配代价计算比较简单Reference图像和Target图像像素直接相减加绝对值即|IR(x,y)−IT(xd,y)||IR(x,y)−IT(xd,y)|。视差空间(DSI)是一个三维矩阵定义[c(x,y,d)I_R(x,y)-I_T(xd,y)]可以理解为Reference图像(x,y)(x,y)点在搜索视差为dd时的代价。Cost AggerationSAD的代价聚合就是将固定窗口FW(Fixed Window)内代价求和直观理解如下图所示。计算FW内视差视差为d时的聚合代价[C(x,y,d)\sum_{x\in S}|I_R(x,y)-I_T(xd,y)|]Disparity ComputationSAD的视差计算非常简单采用WTA原则对于给定的(x,y)(x,y)找使得C(x,y,d)C(x,y,d)最小的d此d即可认为时该点的视差。基本流程输入两幅图像一幅Left-Image一幅Right-Image且两幅图像已经校正实现行对准对左图依次扫描选定一个锚点1设定SAD窗口的大小下图灰色区域left_image为开始匹配的位置p,q以及在right_image中SAD窗口移动的范围D。2在left_image图像中确定待匹配的像素点的位置x,y并以此位置作为SAD窗口的锚点用SAD窗口覆盖left_image中以x,y为锚点的区域regionl。3在right_image图像中选取匹配的开始点位置为m,n并以该点作为SAD窗口的锚点用SAD窗口去覆盖在right_iamge中形成以m,n为锚点的图像区域regionr.4定义differernceregionr-regionl。计算difference中的和。5在right_image图像中沿行方向移动SAD移动次数为匹配的范围大小重复步骤34并将每次得到的difference记录在mat矩阵中。6找到mat矩阵中difference最小的值则其所在位置就是right_image和left_image的视差。代码实现
#include opencv2/opencv.hppclass SAD
{
public:SAD() :winSize(7), DSR(30) {}SAD(int _winSize, int _DSR) :winSize(_winSize), DSR(_DSR) {}cv::Mat computerSAD(cv::Mat L, cv::Mat R); //计算SAD
private:int winSize; //卷积核的尺寸int DSR; //视差搜索范围};cv::Mat SAD::computerSAD(cv::Mat L, cv::Mat R)
{int Height L.rows;int Width L.cols;cv::Mat Kernel_L(cv::Size(winSize, winSize), CV_8U, cv::Scalar::all(0));cv::Mat Kernel_R(cv::Size(winSize, winSize), CV_8U, cv::Scalar::all(0));cv::Mat Disparity(Height, Width, CV_8U, cv::Scalar(0)); //视差图for (int i 0; i Width - winSize; i){for (int j 0; j Height - winSize; j){Kernel_L L(cv::Rect(i, j, winSize, winSize));cv::Mat MM(1, DSR, CV_32F, cv::Scalar(0)); //MM是一个1行DSR列的图像矩阵for (int k 0; k DSR; k){int x i - k; //为什么是i-k参见我上面的叙述if (x 0){Kernel_R R(cv::Rect(x, j, winSize, winSize));cv::Mat Dif;cv::absdiff(Kernel_L, Kernel_R, Dif);//cv::Scalar ADD sum(Dif);float a ADD[0];//a为视差为k是相应窗口的像素差值的绝对值之和MM.atfloat(k) a;//将a赋给MM的第k列因为从0开始搜索遍历结束后MM每一列为视差为列序号时对应的SAD值我们取其最小即可std::cout i,j: i , j ; MM MM std::endl;}}cv::Point minLoc; //point数据类型为二维点对象有横纵xy两个坐标double min 0.0;cv::minMaxLoc(MM, min, NULL, minLoc, NULL);//返回MM最小值的坐标int loc minLoc.x;//取最小值坐标的横坐标x值即为对应的列序号也就是相应的视差值//int locDSR-loc;Disparity.atchar(j, i) loc * 16;//*16只是为了方便显示}double rate double(i) / (Width);//cout 已完成 setprecision(2) rate * 100 % endl; //处理进度}return Disparity;
}int main()
{cv::Mat Img_L cv::imread(SAD\\left_0.jpg, 0);cv::Mat Img_R cv::imread(SAD\\right_0.jpg, 0);cv::Mat Disparity; //视差图//SAD mySAD;SAD mySAD(7, 30);Disparity mySAD.computerSAD(Img_L, Img_R);cv::imshow(Img_L, Img_L);cv::imshow(Img_R, Img_R);cv::imshow(Disparity, Disparity);cv::waitKey();return -1;
}备注用SAD算法可以得出左右图像的视差进一步处理就可以得到深度图深度与视差成反比的关系。我们做个实验将手指头放在离眼睛不同距离的位置并轮换睁、闭左右眼可以发现手指在不同距离的位置视觉差也不同且距离越近视差越大其中距离的远近就是深度了。并且可以观察到用左眼看手指时手指在你眼中的靠右位置而用右眼看时手指在你眼中靠左的位置。假设两只眼分别看到的视野一样大。若用(x,y)表示左眼视图中某个位置的坐标那么相应的该位置右眼视图的坐标应该为(x-d,y),其中d就是视差。这时(x,y)和(x-d,y)就是最佳匹配点。但是实际情况我们并不知道d是多少。SAD算法就给出了如何求视差d. SAD算法:我们按视差搜索范围从0开始搜索找到左右图像最匹配的点对应的视差值就确定了。如何确定最佳匹配点呢试想一下如果视差为0也就是左右图像一样那么这个点上下左右区域对应的点都应该相同所以像素相减后都为0由于视差的存在简单理解为从不同的角度看物体由于光照的影响像素值也会发生改变该点上下左右区域的像素值不会完全相等但是我们依然可以利用这个思想设定一个小窗口在左右两幅图中计算其像素值差的绝对值之和。根据极线约束覆盖右图像像素点假如视差搜索范围为0-50那么就会得到51个结果。若在某个视差值d下该绝对值之和最小那么d就为该中心点对应的视差。再由视差与深度的关系就可以得到深度图。https://jiweibo.github.io/StereoBM/
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