コンピュータビジョンにおける奥行き推定方法と計算原理の詳細な説明

コンピューター ビジョン深度推定では、コンピューター ビジョン テクノロジを使用して、画像内のオブジェクトの距離情報、つまりカメラからオブジェクトまでの距離を推定します。奥行き推定は、自動運転、ロボットナビゲーション、仮想現実などの分野で幅広く応用されています。この記事では、奥行き推定の方法と奥行き情報を計算するプロセスを紹介します。

1. コンピューター ビジョンの奥行き推定方法

コンピューター ビジョンの奥行き推定方法は、単眼視覚の奥行き推定と両眼視覚の 2 つのカテゴリに分類できます。深さの推定。

1. 単眼視覚奥行き推定

単眼視覚奥行き推定は、画像を通してオブジェクトの奥行きを推定することです。主な手法としては、視差法、構造法、学習法があります。

(1) 幾何学ベースの方法: 画像内のオブジェクトのサイズ、位置、その他の幾何学的な情報を計算することにより、オブジェクトとカメラの間の距離を推測します。この方法は主に静的シーンでの深度推定に使用されます。

(2) モーションベースの方法: 画像シーケンス内のオブジェクトのモーション情報を通じてオブジェクトとカメラの間の距離を推測します。この方法は主に動的なシーンでの深度推定に使用されます。

(3) 深層学習ベースの手法: 深層学習モデルを使用して画像と深度の間のマッピング関係を学習することで、深度推定を実現します。この方法は近年広く使われています。

2. 両眼視深度推定

両眼視深度推定とは、2 つの画像を通じて物体の奥行き情報を推定することです。両眼視奥行き推定の主な手法は以下のとおりです。

(1) 視差ベースの手法：左右の同一点のピクセル位置差を計算することで物体を推定します。画像 カメラからの距離。この方法は画像の補正とマッチングが必要ですが、精度は高くなります。

(2) 三角測量ベースの方法: 2 台のカメラの位置と 2 つの画像内のオブジェクトの位置を計算することで、オブジェクトとカメラの間の距離を推定します。この方法では正確なカメラのキャリブレーションが必要ですが、より正確な深度推定結果を取得できます。

(3) 深層学習ベースの方法: 深層学習モデルを使用して左右の画像間の一致関係を学習することで、深度推定を実現します。この方法は、両眼視の深さの推定にも広く使用されています。

2. 奥行き情報の計算方法

単眼視覚奥行き推定の場合、オブジェクトの奥行き情報は次の式で計算できます。 :

D=\frac{f\times w}{p}

ここで、D はオブジェクトの深さを表し、f はオブジェクトの深さを表しますカメラの焦点距離、w は画像内のオブジェクトの実際の幅、p は画像内のオブジェクトのピクセル幅を表します。

両眼視の奥行き推定の場合、オブジェクトの奥行き情報は次の式で計算できます:

Z=\frac{B \times f}{d}

このうち、Z は物体の深度、B は 2 台のカメラの基線長、f はカメラの焦点距離、 d は左右の画像の同じ点を表します。

正確なカメラ パラメータと一致関係を取得するには、深度情報を計算する前にカメラのキャリブレーションと画像補正が必要であることに注意してください。同時に、深度推定の精度は、画質、シーンの複雑さ、カメラパラメーターなどのさまざまな要因にも影響されます。

一般に、コンピューター ビジョンの深度推定は、特徴抽出、画像マッチング、深層学習など、複数のコンピューター ビジョン テクノロジを包括的に使用する必要がある複雑なタスクです。シナリオやタスクによって適切な深度推定方法や計算式が異なるため、正確な深度情報を取得するには、状況に応じて適切な深度推定方法を選択する必要があります。

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