循环在 MATLAB 中构建虚拟视差图像答案

【问题标题】：Loop to build virtual disparity image in MATLAB循环在 MATLAB 中构建虚拟视差图像
【发布时间】：2017-02-09 09:01:58
【问题描述】：

我正在尝试实现从视差图像到虚拟视差图像的均匀变换，遵循 Suganuma 等的论文。人。 “一种使用虚拟视差图像的障碍物提取方法”。在进行了论文中描述的矩阵计算之后，我得到了一个全局齐次变换矩阵，它只描述了在 v 方向上 -27.7 的平移，这是有道理的。

现在，为了进行这种转换，我在 MATLAB 中实现了一个循环：

virtual_disparity=zeros(size(disparityMap));

%Homogeneous vector of a point of the disparityMap U=[u/d v/d 1/d 1]' (4x1)
U = zeros(4,1);
U_v = zeros(4,1);
for i=1:size(disparityMap,1)    %Rows-->y
    for j=1:size(disparityMap,2)    %Cols-->x
        d = disparityMap(i, j); % (i,j)-->(cols,rows)-->(y,x)
        U = [j/d i/d 1/d 1]'; % [u/d v/d 1/d 1]'
        U_v = B*U; % B is the whole homogeneous transform
        U_v = U_v./U_v(4);
        u_v_x = U_v(1);   %u_v_j
        u_v_y = U_v(2);   %u_v_i
        if((u_v_x>1) && (u_v_x<=size(virtual_disparity, 2)) && (u_v_y>1) && (u_v_y<=size(virtual_disparity, 1)))
            virtual_disparity(round(u_v_y), round(u_v_x)) = disparityMap(i, j);
        end
    end
end

现在，问题是我得到的虚拟差异没有任何意义，因为它甚至不符合 B 中描述的转换，正如我所说的：

1.0000    0    0.0000         0
0    1.0000    0.0000  -27.7003
0         0    1.0000         0
0         0         0    1.0000

这些分别是视差和虚拟视差：

视差图：

虚拟差异：

我一整天都在重新检查，我没有发现错误。

【问题讨论】：

我从未听说过“虚拟视差”，所以我认为这是一个尝试，但我正在考虑同质坐标。我认为您的变换 B 必须应用于类似 3D 的齐次坐标，该坐标应类似于 '[X,Y, Z, 1]' 而不是“已经标准化的形式” [X/Z, Y/Z, 1, 1/Z]（如您所见，如果您在“做任何其他事情之前”标准化最后一个值不能为 1）。如果我说的完全不同，请善待并向我解释：我很勇敢！
@marcoresk 我没有对其进行规范化，因为我没有划分最后一个元素，它仍然是 1：U = [j/d i/d 1/d 1]';只是该方法使用了这个坐标，它包含了来自图像像素的信息以及视差（与距离成反比。我已经发现了问题所在，这是相关的，但在最终坐标中。无论如何，谢谢。我得走了，我今天会发布答案;）

标签： matlab computer-vision depth stereoscopy disparity-mapping

【解决方案1】：

最后，一位同事帮助了我，我们发现了问题所在。我假设最终坐标 U_v 将以[u v 0 1]' 的形式给出，这实际上没有多大意义。实际上，它们是作为[u/d v/d 1/d 1]' 形式的输入坐标给出的。因此，我必须将它们除以元素 3 (1/d)，而不是像我所做的那样将它们除以元素 4 进行归一化。总结一下，这只是一行错误：

U_v = U_v./U_v(4);

必须替换为：

U_v = U_v./U_v(3);

现在的图像，虽然比我想象的要稀疏一点，但与论文中的一张相似：

【讨论】：