Tesi Robotica Un coprocessore per Stereo-Matching: Profiling ... | Page 51

i

i
“MF_Tesi” — 2011/9/12 — 11:39 — page 51 — #51

i

4.2. DESCRIZIONE DELL’ALGORITMO

i

51

a quanti vincoli raggiungono la stessa soluzione. La soluzione con il massimo
numero di punti viene scelta come soluzione super-ottima. In caso di parità tale
soluzione viene scelta arbitrariamente.

4.2.3

Calcolo della disparità

Una volta ottenuto l’allineamento ottimale avviene il calcolo della disparità tra
ogni coppia di pixel corrispondenti della riga i nelle immagini destra e sinistra.
Tenendo presente che l’allineamento perfetto tra due scanlines si ottiene quando queste due sono identiche, il rispettivo percorso a ritroso nella matrice dei
punteggi semplicemente corrisponde alla diagonale principale. In una situazione
del genere la mappa di disparità sarebbe completamente vuota. Per calcolare
dunque la disparità dei rispettivi punti nelle due scanline si misura l’eventuale
distanza tra il rispettivo punto del percorso e la sua “posizione virtuale” sulla
diagonale. Tale valore corrisponde alla disparità tra i due pixel. Ci sono due
modi per calcolare la disparità: scorrendo la matrice per righe o per colonne. Nel
primo caso otteniamo la disparità dell’immagine sinistra rispetto all’immagine
di destra, nel secondo il caso opposto. I valori delle disparità andranno inseriti
in una nuova scanline, che assieme a tutte le altre compongono la mappa di
disparità, che tecnicamente è un’immagine a toni di grigi in cui vengono rappresentate le distanze relative di tutti i punti della scena. A colore più chiaro
corrisponde distanza minore. Nelle figure successive è presentata l’applicazione
dell’algoritmo ad una coppia di immagini stereo prese da un dataset di immagini
specifico per il testing, mentre di fianco alla mappa di disparità è presente anche
l’immagine di groundtruth.

i

i
i

i