我正在处理一组校准图像，这些图像在前景对象 ( 1 ) 周围形成一个环。我使用 Fusiello 的方法 ( 1 ) 校正相邻的图像对，然后进行视差估计。
当我从立体对中取出匹配点并对它们进行三角测量时，它形成了一个准确的点云。不幸的是，当我对来自另一个立体图像对的点进行三角测量时，这个点云永远不会与原始点云正确对齐。
校准后的校正图像的点云是否应该自动合并在一起？
在此先感谢您提供的任何帮助。
最佳答案
这可能是由于校准的准确性 - 内在(即相同的相机模型 - 以及它如何处理失真)和外在(即相机姿势实空间)。当然，这些共同决定了重新投影的最终准确性。
在 MSE 重投影方面，您是否有衡量相机校准误差的方法？
根据我的经验，如果简单地迭代后续图像，累积错误通常很明显。通常需要执行某种形式的全局优化，以首先校正所有相机姿势的位置。
差异估计的准确性也是一个因素。不仅在您使用的算法方面，而且还与立体基线相关，以及它与所讨论对象的大小/性质(凹/凸程度)以及您拍摄的图像采样次数的关系(以及这些图像的质量 - 曝光/景深/等)。
从根本上说，您的点云有多“偏离”？它们是否接近对齐(您可以在三角测量之前做一些 ICP...)。它们是否更靠近重新投影的“中心”？对于从物体相对两侧的相对图像进行的投影，它们是否更差？
还要记住(由于离散采样)您不应该期望点会被精确地“重叠”在另一个点上。在三角测量管道中通常会进行某种形式的分箱操作来处理这个问题(因此大部分研究工作都是在视觉船体 -> 体素 -> 行进立方体 -> 围绕这个的三角化表面......)
你检查过了吗MeshLab顺便说一句？
关于image-processing - 多 View 中校正图像点的三角测量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4938736/