matlab中立体图像的校正问题

我试图使用立体成像进行三维重建，但是当我使用matlab中的教程和工具进行立体视觉时，我得到了错误的结果。我使用Loreo 3D微距镜头拍摄距离约为23毫米的小型仪器的图像。然后在裁剪图像以创建左图像和右图像后，我使用了立体声校准应用程序（我还使用了matlab教程中的代码，它做了几乎相同的事情）。这些就是我得到的结果。 我知道重投影错误非常高，但我尝试了很多方法，比如改变图像数量、照明、棋盘格大小以及应用程序中的倾斜、切向失真和系数，以在没有任何运气的情况下降低该值。乍一看，右下角的外部重建看起来很精确，因为尺寸非常正确。因此，当我将导出的stereoParameters用于新图像和下一个代码时：

Isv = imread('IMG_0036.JPG');
I1 = imcrop(Isv, [0 0 2592 3456]);

I2 = imcrop(Isv, [2593 0 2592 3456]);

% Rectify the images.
[J1, J2] = rectifyStereoImages(I1, I2, stereoParams, 'OutputView', 'valid');

% Display the images before rectification.
figure;
imshow(stereoAnaglyph(I1, I2), 'InitialMagnification', 30);
title('Before Rectification');

% Display the images after rectification.
figure;
imshow(stereoAnaglyph(J1, J2), 'InitialMagnification', 30);
title('After Rectification');

disparityRange = [0, 64];
disparityMap = disparity(rgb2gray(J1), rgb2gray(J2), 'DisparityRange', ...
    disparityRange);
figure;
imshow(disparityMap, disparityRange, 'InitialMagnification', 30);
colormap('jet');
colorbar;
title('Disparity Map');
point3D = reconstructScene(disparityMap, stereoParams);

% Convert from millimeters to meters.
point3D = point3D / 1000;
% Plot points between 3 and 7 meters away from the camera.
z = point3D(:, :, 3);
maxZ = 7;
minZ = 3;
zdisp = z;
zdisp(z < minZ | z > maxZ) = NaN;
point3Ddisp = point3D;
point3Ddisp(:,:,3) = zdisp;
figure
pcshow(point3Ddisp, J1, 'VerticalAxis', 'Y', 'VerticalAxisDir', 'Down' );
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');

Isv=imread（'IMG_0036.JPG'）；
I1=imcrop（Isv，[0 0 0 2592 3456]）；
I2=imcrop（Isv，[2593 0 2592 3456]）；
%纠正图像。
[J1，J2]=整流系统立体图像（I1，I2，立体参数，'OutputView'，'valid'）；
%显示校正前的图像。
图形
imshow（立体浮雕（I1，I2），“初始放大”，30）；
标题（“整改前”）；
%显示校正后的图像。
图形
imshow（立体浮雕（J1，J2），“初始放大”，30）；
标题（“整改后”）；
disparityRange=[0,64]；
disparityMap=视差（rgb2gray（J1）、rgb2gray（J2）、‘DisparityRange’、。。。
差异范围）；
图形
imshow（disparityMap，disparityRange，'初始放大'，30）；
彩色地图（‘jet’）；
色条；
标题（“差异图”）；
point3D=重建场景（disparityMap、stereoParams）；
%将毫米转换为米。
point3D=point3D/1000；
%打印距离摄影机3到7米之间的点。
z=点3D（：，：，3）；
maxZ=7；
minZ=3；
zdisp=z；
zdisp（zmaxZ）=NaN；
point3Ddisp=point3D；
点3DDISP（：，：，3）=zdisp；
图形
pcshow（点3DDISP，J1，‘垂直轴’、‘Y’、‘垂直轴方向’、‘向下’）；
xlabel（'X'）；
ylabel（'Y'）；
兹拉贝尔（'Z'）；

我得到了这些错误纠正，视差和三维重建。 可以看出，整改看起来很糟糕，因为在我看来，整改对象过于分散；此外，视差结果看起来非常随机，最后三维重建根本没有明显的结果。

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请允许我就这个问题寻求任何可能的帮助、意见或建议。

您的重投影错误确实很高。。。暂时撇开这一点不谈，最直接的问题是

disparityRange

太小

校正后的图像看起来很好。在两幅图像中，对应的点似乎位于相同的像素行上，这正是您想要的。使用

imtool

显示校正图像的立体图，并使用标尺小部件测量一些对应点之间的距离。这会让你知道你的差距应该是多少。[0 64]绝对太小了

为了改善重投影错误，通常我会说获得更多图像。但你们已经有30对了，这是一个不错的数字。你可以指定初始的本质和失真，如果你能让他们离开相机制造商的规格，但我怀疑他们会在这里有所帮助。尝试启用“切向失真估计”，并尝试使用3个径向失真系数而不是两个

此外，请查看是否可以将更多摄影机放置在离场景更远的位置。可能是在如此短的距离内，针孔相机模型开始出现故障

您还可以做一些事情来改善视差和三维重建：

• 尝试改变

  差异

  函数的

  块大小

  参数
• 在计算视差之前，尝试对校正后的图像应用直方图均衡化和/或低通滤波
• 尝试对生成的视差贴图进行中值滤波以减少噪声

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另一个提示：由于您大致知道感兴趣的对象相对于摄影机的位置，因此可以简单地排除z坐标过大或过小（或负值）的3D点。这将为您提供更清晰的3D绘图。您的代码中已经有了这一点，但是您应该修改它，使其具有适当的Z单位和阈值。

可能您的disparityRange太小了。我已经在imtool命令的帮助下增加了差异范围，事实证明这非常有帮助。我现在得到了一个更清晰的场景三维重建，但它仍然是相当混乱和不准确的，可能是因为高重投影错误。你知道减少这些的方法吗？我在应用程序中看到，有一种方法可以引入相机的固有参数和初始径向畸变，但是我还没有找到一种方法来计算这些参数，是否有任何matlab命令或教程用于此？