立体视觉简介

 立体视觉是计算机视觉研究领域的重要课题之一，目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。
    通常立体视觉的研究方法可以分为以下三类：
   
    1、直接利用测距器（如激光测距仪）获得程距（range data）信息，建立三维描述的方法。也就是程距法 (range data method)：
    根据已知的深度图，用数值逼近的方法重建表面信息，根据模型建立场景中的物体描述，实现图象理解功能。这是一种主动方式的立体视觉方法，其深度图是由测距器(range finders)获得的，如结构光(structured light)、激光测距器(laser range finders) 等其他主动传感技术 (active sensing techniques)。这类方法适用于严格控制下的环境(tightly controlled domains)，如工业自动化方面的应用。
   
    2、仅利用一幅图象所提供的信息推断三维形状的方法：
    依据光学成象的透视原理及统计假设，根据场景中灰度变化导出物体轮廓及表面，由影到形(shape from shading)，从而推断场景中的物体。线条图的理解就是这样的一个典型问题，曾经引起了普遍的重视而成为计算机视觉研究领域的一个焦点，由此产生了各种各样的线条标注法。这种方法的结果是定性的，不能确定位置等定量信息，该方法由于受到单一图象所能提供信息的局限性，存在难以克服的困难。
   
    3、利用不同视点上的，或者不同时间拍摄的，两幅或更多幅图象提供的信息重构三维结构的方法：
    利用多幅图象来恢复三维信息的方法，它是被动方式的。根据图象获取方式的区别又可以划分成普通立体视觉和通常所称的光流(optical flow)两大类。普通立体视觉研究的是由两摄像机同时拍摄下的两幅图象，而光流法中研究的是单个摄像机沿任一轨道运动时顺序拍下的两幅或更多幅图象。前者可以看作后者的一个特例，它们具有相同的几何构形，研究方法具有共同点，而双目立体视觉是它的一个特例。