双目视觉

概念定义

双目视觉是一种模拟生物双眼视差原理、获取物体三维信息的空间感知技术。系统使用双目摄像头从不同位置拍摄同一场景，再根据两幅图像中对应目标的位置差异计算深度。它既可用于恢复场景的三维结构，也可用于测量障碍物与摄像头之间的距离，是超声波测距、红外测距和激光测距之外的一种检测方式。

双目视觉的核心是视差测距。同一个空间点投影到左右摄像头后，会在两幅图像中形成不同的成像位置，两者的位置差称为视差。深度计算模型可表示为 Z=fb/d，其中 Z 为深度，f 为焦距，b 为双目摄像头之间的基线距离，d 为视差。焦距和基线确定后，系统可利用匹配得到的视差计算目标深度。

视差与深度计算依赖左右图像中的对应关系。系统需要识别两幅图像中属于同一物体或空间点的像素，并形成视差结果。SGBM 半全局匹配是可用于这一环节的匹配算法。弱纹理或无纹理表面缺少足够的可辨识特征，容易增加匹配失败的情况；引入注意力机制可改善无纹理表面的匹配成功率。

双目视觉的处理流程主要包括相机标定、立体校正、特征匹配和三维重建。相机标定用于确定成像与测距所需的相机参数；立体校正对左右图像进行几何处理；特征匹配寻找两幅图像中的对应位置并计算视差；三维重建则利用视差、焦距与基线恢复场景深度和空间结构。

系统硬件以双目摄像头为主要感知装置，基线和焦距是影响深度模型的关键参数。软件部分负责图像处理、匹配、深度计算与三维重建。双目图像超分辨算法还可通过生成对抗网络改善低分辨率图像质量及三维重建精度。双目视觉也可与激光雷达组成融合方案，以扩展单一传感器的测量能力。

双目视觉可应用于自动驾驶中的障碍物距离计算和三维环境感知，也用于工业制造、医疗手术、智能家居及消费机器人等场景。在三维重建任务中，系统利用左右图像恢复物体或环境的空间信息；在航空航天测量中，它可承担基于图像的空间测量工作；相关技术还可用于裸眼 3D 显示。

双目视觉能够同时利用图像内容与视差信息进行空间感知，并可通过摄像头完成距离计算和三维重建。其结果依赖左右图像能否建立稳定的对应关系，因此弱纹理、无纹理区域可能导致特征点不足和匹配失败。测距距离增加时，视差变化对深度计算的影响也更明显，实际系统可通过图像增强、匹配算法改进或多传感器融合处理相关限制。