估计主动光立体系统的深度误差？答案

【问题标题】：Estimating depth error for active light stereo-systems?估计主动光立体系统的深度误差？
【发布时间】：2020-03-12 02:52:55
【问题描述】：

我想使用这个公式计算我的系统的深度误差 -

在这里，我需要先估计视差误差的值，然后才能计算实际的深度误差——视差误差取决于立体匹配算法。但是，如果我使用主动光系统（例如，在感兴趣的对象上投射激光线等），视差误差会是一个非常小的值吗？它显然不能为零，因为事情不是这样运作的。

【问题讨论】：

视差取决于很多东西，包括匹配精度、物体到相机的距离、相机内在矩阵、相机畸变矩阵、CCD的大小、每个像素的大小CCD（mm）和焦距精度。对于固定摄像头，最好的方法是用大量棋盘图像校准立体，使用多个相互靠近的激光点来匹配图像对。

【解决方案1】：

无论您试图缩小什么 ROI，视差误差往往会在场景之间发生变化。它完全依赖于算法，因此可以通过数据集评估算法以获得视差误差。这些评估考虑了一些数据集，这些数据集的地面实况差异将是已知的。因此，可以确定视差误差。

一些评估可以由 KITTI、Middlebury 数据集完成，该数据集具有左/右立体对的基本事实。 http://vision.middlebury.edu/stereo/code/

【讨论】：

大多数算法都给出了“像素”方面的差异，那么我们如何将这个相对度量转换为绝对度量？
您可以仅通过黑白像素创建自己的图像，没有复杂的结构，一个简单的正方形就可以了。将其视为左侧图像。手动移动一些“n”列并形成正确的图像。现在将它提供给算法，它应该在整个图像中将输出差异作为“n”。您可以将与“n”的任何偏差视为视差错误。这是独立于场景和纯粹依赖于算法的。例如，如果您的手动移位为 10 像素，而算法的差异为 10.5 像素，则误差 = 0.5 像素。
不，我的意思是 - 就相机传感器而言？因为每个传感器都有不同的尺寸，所以这意味着每个摄像头传感器的每个像素都会不同。那么算法性能会根据传感器阵列的大小而有所不同吗？这种以像素表示的差异仍然是一个相对的衡量标准，对吧？