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基于OpenCV3.0的BM、SGBM和GC算法对比

机器视觉 2019-06-12 15:10 次阅读

引言:基于OpenCV3.0,对BM、SGBM和GC算法进行了对比测试研究。由于SGBM算法视差效果好速度快的特点,常常被广泛应用和改进,本文针对SGBM算法主要参数设置作了对比测试,以供大家参考。

BM:Block Matching ,采用SAD方法计算匹配代价;

SGBM: 修改自Heiko Hirschmuller的《Stereo Processing by Semi-global Matching and Mutual Information》:http://www.openrs.org/photogrammetry/2015/SGM%202008%20PAMI%20-%20Stereo%20Processing%20by%20Semiglobal%20Matching%20and%20Mutual%20Informtion.pdf;长按以下二维码可直接打开

与原方法不同点:

没有实现原文中基于互信息的匹配代价计算,而是采用BT算法("Depth Discontinuities by Pixel-to-Pixel Stereo()" by S. Birchfield and C. Tomasi);

默认运行单通道DP算法,只用了5个方向,而fullDP使能时则使用8个方向(可能需要占用大量内存);

增加了一些BM算法中的预处理和后处理程序;

GC:OpenCV3.0中没有实现,可以在OpenCV以下版本中找到。该方法效果是最好的,但是速度太慢,不能达到实时的匹配效率;

1、SGBM

主要参数:minDisparity 、numDisparities、blockSize、P1、P2。其他参数设置参照http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/51866567

代码:

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/opencv.hpp

using namespace std;

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

Mat left = imread("imgL.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

Mat right = imread("imgR.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

Mat disp;

int mindisparity = 0;

int ndisparities = 64;

int SADWindowSize = 11;

//SGBM

cv::Ptr sgbm = cv::StereoSGBM::create(mindisparity, ndisparities, SADWindowSize);

int P1 = 8 * left.channels() * SADWindowSize* SADWindowSize;

int P2 = 32 * left.channels() * SADWindowSize* SADWindowSize;

sgbm->setP1(P1);

sgbm->setP2(P2);

sgbm->setPreFilterCap(15);

sgbm->setUniquenessRatio(10);

sgbm->setSpeckleRange(2);

sgbm->setSpeckleWindowSize(100);

sgbm->setDisp12MaxDiff(1);

//sgbm->setMode(cv::StereoSGBM::MODE_HH);

sgbm->compute(left, right, disp);

disp.convertTo(disp, CV_32F, 1.0 / 16); //除以16得到真实视差值

Mat disp8U = Mat(disp.rows, disp.cols, CV_8UC1); //显示

normalize(disp, disp8U, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

imwrite("results/SGBM.jpg", disp8U);

return 0;

}

minDisparity:最小视差,默认为0。此参数决定左图中的像素点在右图匹配搜索的起点,int 类型;

numDisparities:视差搜索范围长度,其值必须为16的整数倍。最大视差 maxDisparity = minDisparity + numDisparities -1;

blockSize:SAD代价计算窗口大小,默认为5。窗口大小为奇数,一般在3*3 到21*21之间;

P1、P2:能量函数参数,P1是相邻像素点视差增/减 1 时的惩罚系数;P2是相邻像素点视差变化值大于1时的惩罚系数。P2必须大于P1。需要指出,在动态规划时,P1和P2都是常数。

一般建议:P1 = 8*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;P2 = 32*cn*sgbm.SADWindowSize*sgbm.SADWindowSize;

总结:

1. blockSize(SADWindowSize) 越小,也就是匹配代价计算的窗口越小,视差图噪声越大;blockSize越大,视差图越平滑;太大的size容易导致过平滑,并且误匹配增多,体现在视差图中空洞增多;

2. 惩罚系数控制视差图的平滑度,P2>P1,P2越大则视差图越平滑;

3. 八方向动态规划较五方向改善效果不明显,主要在图像边缘能够找到正确的匹配;

2、BM

代码:

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;

using namespace cv;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

Mat left = imread("imgL.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

Mat right = imread("imgR.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

Mat disp;

int mindisparity = 0;

int ndisparities = 64;

int SADWindowSize = 11;

cv::Ptr bm = cv::StereoBM::create(ndisparities, SADWindowSize);

// setter

bm->setBlockSize(SADWindowSize);

bm->setMinDisparity(mindisparity);

bm->setNumDisparities(ndisparities);

bm->setPreFilterSize(15);

bm->setPreFilterCap(31);

bm->setTextureThreshold(10);

bm->setUniquenessRatio(10);

bm->setDisp12MaxDiff(1);

copyMakeBorder(left, left, 0, 0, 80, 0, IPL_BORDER_REPLICATE); //防止黑边

copyMakeBorder(right, right, 0, 0, 80, 0, IPL_BORDER_REPLICATE);

bm->compute(left, right, disp);

disp.convertTo(disp, CV_32F, 1.0 / 16); //除以16得到真实视差值

disp = disp.colRange(80, disp.cols);

Mat disp8U = Mat(disp.rows, disp.cols, CV_8UC1);

normalize(disp, disp8U, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

imwrite("results/BM.jpg", disp8U);

return 0;

}

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原文标题:立体匹配算法对比研究

文章出处:【微信号:www_51qudong_com,微信公众号:机器视觉】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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