计算机视觉
图像处理

OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV(三)立体匹配与视差计算

四、双目匹配与视差计算

立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系,根据三角测量原理,得到视差图;在获得了视差信息后,根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题,主要是以下因素的影响:

(1) 光学失真和噪声(亮度、色调、饱和度等失衡)

(2) 平滑表面的镜面反射

(3) 投影缩减(Foreshortening

(4) 透视失真(Perspective distortions

(5) 低纹理(Low texture

(6) 重复纹理(Repetitive/ambiguous patterns

(7) 透明物体

(8) 重叠和非连续

目前立体匹配算法是计算机视觉中的一个难点和热点,算法很多,但是一般的步骤是:

A、匹配代价计算

匹配代价计算是整个立体匹配算法的基础,实际是对不同视差下进行灰度相似性测量。常见的方法有灰度差的平方SD(squared intensity differences),灰度差的绝对值AD(absolute intensity differences)等。另外,在求原始匹配代价时可以设定一个上限值,来减弱叠加过程中的误匹配的影响。以AD法求匹配代价为例,可用下式进行计 算,其中T为设定的阈值。

图18

B、 匹配代价叠加

一般来说,全局算法基于原始匹配代价进行后续算法计算。而区域算法则需要通过窗口叠加来增强匹配代价的可靠性,根据原始匹配代价不同,可分为:

图19

 

C、 视差获取

对于区域算法来说,在完成匹配代价的叠加以后,视差的获取就很容易了,只需在一定范围内选取叠加匹配代价最优的点(SAD和SSD取最小值,NCC 取最大值)作为对应匹配点,如胜者为王算法WTA(Winner-take-all)。而全局算法则直接对原始匹配代价进行处理,一般会先给出一个能量评 价函数,然后通过不同的优化算法来求得能量的最小值,同时每个点的视差值也就计算出来了。

 

D、视差细化(亚像素级)

大多数立体匹配算法计算出来的视差都是一些离散的特定整数值,可满足一般应用的精度要求。但在一些精度要求比较高的场合,如精确的三维重构中,就需要在初始视差获取后采用一些措施对视差进行细化,如匹配代价的曲线拟合、图像滤波、图像分割等。

有关立体匹配的介绍和常见匹配算法的比较,推荐大家看看Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications,190页的ppt,讲解得非常形象详尽。

1. Opencv2.1opencv2.0在做stereo vision方面有什么区别了?

2.1版增强了Stereo Vision方面的功能:

(1) 新增了 SGBM 立体匹配算法(源自Heiko Hirschmuller的《Stereo Processing by Semi-global Matching and Mutual Information》), 可以获得比 BM 算法物体轮廓更清晰的视差图(但低纹理区域容易出现横/斜纹路,在 GCstate->fullDP 选项使能时可消减这种异常纹路,但对应区域视差变为0,且运行速度会有所下降),速度比 BM 稍慢, 352*288的帧处理速度大约是 5 帧/秒;

(2) 视差效果:BM < SGBM < GC;处理速度:BM > SGBM > GC ;

(3) BM 算法比2.0版性能有所提升,其状态参数新增了对左右视图感兴趣区域 ROI 的支持(roi1 和 roi2,由stereoRectify函数产生);

(4) BM 算法和 GC 算法的核心代码改动不大,主要是面向多线程运算方面的(由 OpenMP 转向 Intel TBB);

(5) cvFindStereoCorrespondenceBM 函数的disparity参数的数据格式新增了 CV_32F 的支持,这种格式的数据给出实际视差,而 2.0 版只支持 CV_16S,需要除以 16.0 才能得到实际的视差数值。

 

2. 用于立体匹配的图像可以是彩色的吗?

在OpenCV2.1中,BM和GC算法只能对8位灰度图像计算视差,SGBM算法则可以处理24位(8bits*3)彩色图像。所以在读入图像时,应该根据采用的算法来处理图像:

 

int color_mode = alg == STEREO_SGBM ? 1 : 0;
// 载入图像
cvGrabFrame( lfCam );
cvGrabFrame( riCam );
frame1 = cvRetrieveFrame( lfCam );
frame2 = cvRetrieveFrame( riCam );
if(frame1.empty()) break;
resize(frame1, img1, img_size, 0, 0);
resize(frame2, img2, img_size, 0, 0);
// 选择彩色或灰度格式作为双目匹配的处理图像
if (!color_mode && cn>1)
{
cvtColor(img1, img1gray, CV_BGR2GRAY);
cvtColor(img2, img2gray, CV_BGR2GRAY);
img1p = img1gray;
img2p = img2gray;
}
else
{
img1p = img1;
img2p = img2;
}

3. 怎样获取与原图像有效像素区域相同的视差图?

OpenCV2.0及以前的版本中,所获取的视差图总是在左侧和右侧有明显的黑色区域,这些区域没有有效的视差数据。视差图有效像素区域与视差窗口(ndisp,一般取正值且能被16整除)和最小视差值(mindisp,一般取0或负值)相关,视差窗口越大,视差图左侧的黑色区域越大,最小视差值越小,视差图右侧的黑色区域越大。其原因是为了保证参考图像(一般是左视图)的像素点能在目标图像(右视图)中按照设定的视差匹配窗口匹配对应点,OpenCV 只从参考图像的第 (ndisp – 1 + mindisp) 列开始向右计算视差,第 0 列到第 (ndisp – 1 + mindisp) 列的区域视差统一设置为 (mindisp – 1) *16;视差计算到第 width + mindisp 列时停止,余下的右侧区域视差值也统一设置为 (mindisp – 1) *16

00177 static const int DISPARITY_SHIFT = 4;
…
00411     int ndisp = state->numberOfDisparities;
00412     int mindisp = state->minDisparity;
00413     int lofs = MAX(ndisp - 1 + mindisp, 0);
00414     int rofs = -MIN(ndisp - 1 + mindisp, 0);
00415     int width = left->cols, height = left->rows;
00416     int width1 = width - rofs - ndisp + 1;
…
00420     short FILTERED = (short)((mindisp - 1) << DISPARITY_SHIFT);
…
00466     // initialize the left and right borders of the disparity map
00467     for( y = 0; y < height; y++ )
00468     {
00469         for( x = 0; x < lofs; x++ )
00470             dptr[y*dstep + x] = FILTERED;
00471         for( x = lofs + width1; x < width; x++ )
00472             dptr[y*dstep + x] = FILTERED;
00473     }
00474     dptr += lofs;
00475
00476     for( x = 0; x < width1; x++, dptr++ )

…

 

这样的设置很明显是不符合实际应用的需求的,它相当于把摄像头的视场范围缩窄了。因此,OpenCV2.1 做了明显的改进,不再要求左右视图和视差图的大小(size)一致,允许对视差图进行左右边界延拓,这样,虽然计算视差时还是按上面的代码思路来处理左右边界,但是视差图的边界得到延拓后,有效视差的范围就能够与对应视图完全对应。具体的实现代码范例如下:

 

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 对左右视图的左边进行边界延拓,以获取与原始视图相同大小的有效视差区域
copyMakeBorder(img1r, img1b, 0, 0, m_nMaxDisp, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);
copyMakeBorder(img2r, img2b, 0, 0, m_nMaxDisp, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 计算视差
if( alg == STEREO_BM )
{
	bm(img1b, img2b, dispb);
	// 截取与原始画面对应的视差区域(舍去加宽的部分)
	displf = dispb.colRange(m_nMaxDisp, img1b.cols);	
}
else if(alg == STEREO_SGBM)
{
	sgbm(img1b, img2b, dispb);
	displf = dispb.colRange(m_nMaxDisp, img1b.cols);
}

 

4. cvFindStereoCorrespondenceBM的输出结果好像不是以像素点为单位的视差?

“:在OpenCV2.0中,BM函数得出的结果是以16位符号数的形式的存储的,出于精度需要,所有的视差在输出时都扩大了16倍(2^4)。其具体代码表示如下:

dptr[y*dstep] = (short)(((ndisp – mind – 1 + mindisp)*256 + (d != 0 ? (p-n)*128/d : 0) + 15) >> 4);

可以看到,原始视差在左移8位(256)并且加上一个修正值之后又右移了4位,最终的结果就是左移4位。

因此,在实际求距离时,cvReprojectTo3D出来的X/W,Y/W,Z/W都要乘以16 (也就是W除以16),才能得到正确的三维坐标信息。”

 

OpenCV2.1中,BM算法可以用 CV_16S 或者 CV_32F 的方式输出视差数据,使用32位float格式可以得到真实的视差值,而CV_16S 格式得到的视差矩阵则需要 除以16 才能得到正确的视差。另外,OpenCV2.1另外两种立体匹配算法 SGBM 和 GC 只支持 CV_16S 格式的 disparity 矩阵

 

5. 如何设置BMSGBMGC算法的状态参数?

1StereoBMState

// 预处理滤波参数

  • preFilterType:预处理滤波器的类型,主要是用于降低亮度失真(photometric distortions)、消除噪声和增强纹理等, 有两种可选类型:CV_STEREO_BM_NORMALIZED_RESPONSE(归一化响应) 或者 CV_STEREO_BM_XSOBEL(水平方向Sobel算子,默认类型), 该参数为 int 型;
  • preFilterSize:预处理滤波器窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5×5..21×21 之间,参数必须为奇数值, int 型
  • preFilterCap:预处理滤波器的截断值,预处理的输出值仅保留[-preFilterCap, preFilterCap]范围内的值,参数范围:1 – 31(文档中是31,但代码中是 63, int

// SAD 参数

  • SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[5,255],一般应该在 5×5 至 21×21 之间,参数必须是奇数,int 型
  • minDisparity:最小视差默认值为 0, 可以是负值,int 型
  • numberOfDisparities:视差窗口,即最大视差值与最小视差值之差, 窗口大小必须是 16 的整数倍,int 型

// 后处理参数

  • textureThreshold:低纹理区域的判断阈值。如果当前 SAD窗口内所有邻居像素点的x导数绝对值之和小于指定阈值,则该窗口对应的像素点的视差值为 0(That is, if the sum of absolute values of x-derivatives computed over SADWindowSize by SADWindowSize pixel neighborhood is smaller than the parameter, no disparity is computed at the pixel),该参数不能为负值,int 型
  • uniquenessRatio:视差唯一性百分比, 视差窗口范围内最低代价是次低代价的(1 + uniquenessRatio/100)倍时,最低代价对应的视差值才是该像素点的视差,否则该像素点的视差为 0 (the minimum margin in percents between the best (minimum) cost function value and the second best value to accept the computed disparity, that is, accept the computed disparity d^ only if SAD(d) >= SAD(d^) x (1 + uniquenessRatio/100.) for any d != d*+/-1 within the search range ),该参数不能为负值,一般5-15左右的值比较合适,int 型
  • speckleWindowSize:检查视差连通区域变化度的窗口大小, 值为 0 时取消 speckle 检查,int 型
  • speckleRange:视差变化阈值,当窗口内视差变化大于阈值时,该窗口内的视差清零,int 型

// OpenCV2.1 新增的状态参数

  • roi1, roi2:左右视图的有效像素区域,一般由双目校正阶段的 cvStereoRectify 函数传递,也可以自行设定。一旦在状态参数中设定了 roi1 和 roi2,OpenCV 会通过cvGetValidDisparityROI 函数计算出视差图的有效区域,在有效区域外的视差值将被清零。
  • disp12MaxDiff:左视差图(直接计算得出)和右视差图(通过cvValidateDisparity计算得出)之间的最大容许差异。超过该阈值的视差值将被清零。该参数默认为 -1,即不执行左右视差检查。int 型。注意在程序调试阶段最好保持该值为 -1,以便查看不同视差窗口生成的视差效果。

在上述参数中,对视差生成效果影响较大的主要参数是 SADWindowSize、numberOfDisparities 和 uniquenessRatio 三个,一般只需对这三个参数进行调整,其余参数按默认设置即可

在OpenCV2.1中,BM算法有C和C++ 两种实现模块。

 

2StereoSGBMState

SGBM算法的状态参数大部分与BM算法的一致,下面只解释不同的部分:

  • SADWindowSize:SAD窗口大小,容许范围是[1,11],一般应该在 3×3 至 11×11 之间,参数必须是奇数,int 型
  • P1, P2:控制视差变化平滑性的参数。P1、P2的值越大,视差越平滑。P1是相邻像素点视差增/减 1 时的惩罚系数;P2是相邻像素点视差变化值大于1时的惩罚系数。P2必须大于P1。OpenCV2.1提供的例程 stereo_match.cpp 给出了 P1 和 P2 比较合适的数值
  • fullDP:布尔值,当设置为 TRUE 时,运行双通道动态编程算法(full-scale 2-pass dynamic programming algorithm),会占用O(W*H*numDisparities)个字节,对于高分辨率图像将占用较大的内存空间。一般设置为 FALSE

注意OpenCV2.1的SGBM算法是用C++ 语言编写的,没有C实现模块。与H. Hirschmuller提出的原算法相比,主要有如下变化:

  1. 算法默认运行单通道DP算法,只用了5个方向,而fullDP使能时则使用8个方向(可能需要占用大量内存)。
  2. 算法在计算匹配代价函数时,采用块匹配方法而非像素匹配(不过SADWindowSize=1时就等于像素匹配了)。
  3. 匹配代价的计算采用BT算法(”Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo” by S. Birchfield and C. Tomasi),并没有实现基于互熵信息的匹配代价计算。
  4. 增加了一些BM算法中的预处理和后处理程序。

3StereoGCState

GC算法的状态参数只有两个:numberOfDisparities 和 maxIters ,并且只能通过 cvCreateStereoGCState 在创建算法状态结构体时一次性确定,不能在循环中更新状态信息。GC算法并不是一种实时算法,但可以得到物体轮廓清晰准确的视差图,适用于静态环境物体的深度重构。

注意GC算法只能在C语言模式下运行,并且不能对视差图进行预先的边界延拓,左右视图和左右视差矩阵的大小必须一致。

6. 如何实现视差图的伪彩色显示?

首先要将16位符号整形的视差矩阵转换为8位无符号整形矩阵,然后按照一定的变换关系进行伪彩色处理。我的实现代码如下:

// 转换为 CV_8U 格式,彩色显示
dispLfcv = displf, dispRicv = dispri, disp8cv = disp8;
if (alg == STEREO_GC)
{
	cvNormalize( &dispLfcv, &disp8cv, 0, 256, CV_MINMAX );
} 
else
{
	displf.convertTo(disp8, CV_8U, 255/(m_nMaxDisp*16.));
}
F_Gray2Color(&disp8cv, vdispRGB);

 

灰度图转伪彩色图的代码,主要功能是使灰度图中 亮度越高的像素点,在伪彩色图中对应的点越趋向于 红色;亮度越低,则对应的伪彩色越趋向于 蓝色;总体上按照灰度值高低,由红渐变至蓝,中间色为绿色。其对应关系如下图所示:

图20

void F_Gray2Color(CvMat* gray_mat, CvMat* color_mat)
{
	if(color_mat)
		cvZero(color_mat);
		
	int stype = CV_MAT_TYPE(gray_mat->type), dtype = CV_MAT_TYPE(color_mat->type);
	int rows = gray_mat->rows, cols = gray_mat->cols;

	// 判断输入的灰度图和输出的伪彩色图是否大小相同、格式是否符合要求
	if (CV_ARE_SIZES_EQ(gray_mat, color_mat) && stype == CV_8UC1 && dtype == CV_8UC3)
	{
		CvMat* red = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);
		CvMat* green = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);
		CvMat* blue = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);
		CvMat* mask = cvCreateMat(gray_mat->rows, gray_mat->cols, CV_8U);

		// 计算各彩色通道的像素值
		cvSubRS(gray_mat, cvScalar(255), blue);	// blue(I) = 255 - gray(I)
		cvCopy(gray_mat, red);			// red(I) = gray(I)
		cvCopy(gray_mat, green);			// green(I) = gray(I),if gray(I) < 128
		cvCmpS(green, 128, mask, CV_CMP_GE );	// green(I) = 255 - gray(I), if gray(I) >= 128
		cvSubRS(green, cvScalar(255), green, mask);
		cvConvertScale(green, green, 2.0, 0.0);

		// 合成伪彩色图
		cvMerge(blue, green, red, NULL, color_mat);

		cvReleaseMat( &red );
		cvReleaseMat( &green );
		cvReleaseMat( &blue );
		cvReleaseMat( &mask );
	}
}

7. 如何将视差数据保存为 txt 数据文件以便在 Matlab 中读取分析?

由于OpenCV本身只支持 xml、yml 的数据文件读写功能,并且其xml文件与构建网页数据所用的xml文件格式不一致,在Matlab中无法读取。我们可以通过以下方式将视差数据保存为txt文件,再导入到Matlab中。

void saveDisp(const char* filename, const Mat& mat)		
{
	FILE* fp = fopen(filename, "wt");
	fprintf(fp, "%02d/n", mat.rows);
	fprintf(fp, "%02d/n", mat.cols);
	for(int y = 0; y < mat.rows; y++)
	{
		for(int x = 0; x < mat.cols; x++)
		{
			short disp = mat.at<short>(y, x); // 这里视差矩阵是CV_16S 格式的,故用 short 类型读取
			fprintf(fp, "%d/n", disp); // 若视差矩阵是 CV_32F 格式,则用 float 类型读取
		}
	}
	fclose(fp);
}

相应的Matlab代码为:

function img = txt2img(filename)
data = importdata(filename);
r = data(1);    % 行数
c = data(2);    % 列数
disp = data(3:end); % 视差
vmin = min(disp);
vmax = max(disp);
disp = reshape(disp, [c,r])'; % 将列向量形式的 disp 重构为 矩阵形式
%  OpenCV 是行扫描存储图像,Matlab 是列扫描存储图像
%  故对 disp 的重新排列是首先变成 c 行 r 列的矩阵,然后再转置回 r 行 c 列
img = uint8( 255 * ( disp - vmin ) / ( vmax - vmin ) );
mesh(disp);
set(gca,'YDir','reverse');  % 通过 mesh 方式绘图时,需倒置 Y 轴方向
axis tight; % 使坐标轴显示范围与数据范围相贴合,去除空白显示区

显示效果如下:

图21

(待续……)

转载注明来源:CV视觉网 » OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV(三)立体匹配与视差计算

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