双目测距系统(上)

在探索世界的过程中，人类的双眼如同天然的测量仪器，通过左右眼接收的细微差异，便能轻松判断物体的远近。这种与生俱来的空间感知能力，为科学家们提供了灵感，催生出了双目测距技术。作为计算机视觉领域的重要分支，双目测距通过模拟人类双眼的工作机制，让机器拥有了感知三维空间的 “视力”，在自动驾驶、机器人导航、工业检测等众多领域发挥着不可替代的作用。

双目测距的核心原理与人类的立体视觉异曲同工，都建立在 “视差” 这一关键概念之上。当我们用双眼观察同一物体时，由于左右眼存在一定的间距（通常称为基线距），物体在两只眼睛视网膜上的成像位置会略有不同，这种位置差异就是视差。大脑通过处理这种视差信息，便能计算出物体与我们之间的距离。双目测距系统正是模仿了这一过程，它由两个并排安装的摄像头组成，这两个摄像头就像人的左右眼，它们之间的距离被称为基线长度，基线长度越长，系统对远距离物体的测距精度就越高。

在具体工作时，双目测距系统首先通过两个摄像头同步采集同一场景的两幅图像，这两幅图像被称为左视图和右视图。接下来，系统需要在这两幅图像中找到对应于同一物体的像素点，这一过程被称为立体匹配。立体匹配是双目测距中最具挑战性的环节之一，因为场景中可能存在物体遮挡、光照变化、纹理缺失等情况，这些都会影响匹配的准确性。为了应对这些挑战，科学家们开发了多种立体匹配算法，例如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于深度学习的匹配算法等。基于区域的匹配算法通过比较像素点周围区域的相似度来寻找对应点，适用于纹理丰富的场景；基于特征的匹配算法则先提取图像中的特征点（如角点、边缘等），再通过特征点的描述符进行匹配，对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性；基于深度学习的匹配算法则利用神经网络强大的特征学习能力，能够在复杂场景下实现高精度的立体匹配，是近年来的研究热点。

完成立体匹配后，系统便可以根据视差计算物体的距离了。根据三角测量原理，物体的距离与视差成反比，与基线长度成正比。具体来说，若已知两个摄像头的焦距、基线长度以及对应点的视差，就可以通过公式计算出物体的距离。其中，视差的计算是通过两个对应点在图像中的横坐标之差得到的。例如，假设左视图中某一像素点的横坐标为 x1，右视图中对应像素点的横坐标为 x2，那么视差 d = x1 - x2。再结合摄像头的焦距 f 和基线长度 B，物体的距离 Z 就可以通过公式 Z = (B * f) /d 计算得出。这一公式清晰地揭示了双目测距中各参数之间的关系，也是理解双目测距原理的关键。

双目测距系统的性能受到多种因素的影响，除了基线长度和立体匹配精度外，摄像头的标定精度也至关重要。摄像头标定是指确定摄像头的内参（如焦距、主点坐标、畸变系数等）和外参（如两个摄像头之间的相对位置和姿态）的过程。如果标定不准确，会导致视差计算出现误差，进而影响测距精度。因此，在双目测距系统的搭建过程中，必须进行精确的摄像头标定。通常，标定过程会使用棋盘格等标定板，通过拍摄多组不同角度和位置的标定板图像，利用标定算法计算出摄像头的内外参数。