Depth & Disparity

Ⅰ. Disparity & Depth

- disparity(시차) :  좌/우 영상에서 동일하게 나타나는 물체에 대한 x축 위치 차이를 의미

    + 수식으로 정의하면 아래와 같음

disparity

- Depth란 정의는 깊이 이며, 말 그대로 영상에서의 깊이를 의미한다. 그래서 Disparity 값으로 채워진 영상을 보통 depth image 라고 부른다.

- Dispariy 를 계산하는 방법은 아래와 같다.

3차원 공간의 한 점(x,y,z)가 좌/우 카메라의 이미지 평면에 상에 맺힌 그림

    + 3차원의 (x,y,z) 점은 좌/우 카메라의 렌즈의 중심을 거쳐 이미지 평면에 상이 맺히게 됨
    (이때, y축은 좌/우 카메라가 동일함을 가정)

    + 이때, 빨간색 파선과 파란색 파선 각각에 대해 거리에 대한 비례식을 세울 수 있음(색깔로 매칭해서 수식 구분하세요)

비례식

    + 'z'는 실제 3차원의 거리를 의미하며, 이때 사용되는 요소는 베이스라인(b), 초점 거리(f), 시차(d)인 것을 알 수 있음

        >  초점 거리: 이미지 평면(ex. CCD, CMOS 센서)와 카메라 렌즈와의 거리

        > 베이스라인(base line) : 좌/우 카메라의 간격

- 3차원 거리를 계산하기 위해서는 베이스라인 초점 거리, 시차를 필요로 하지만, 베이스라인과 초점거리는 물리적인 요소이기 때문에 고정적인 상수로 생각할 수 있다.

- 그렇기 떄문에 실제 3차원 거리의 정확성에 큰 영향을 미치는 것은 시차(d)라고 할 수 있다

    + 그래서 스테레오 비전에서는 정확도가 '시차가 얼마나 잘(똑바로) 계산되었는가?'를 의미

- 스테레오 카메라로 부터 입력되는 좌/우 영상에서 시차(disparity)는 스테레오 정합 과정을 통해서 계산됨