Opencv 两种不同低质量相机的立体深度估计
我正在使用两台摄像机进行立体视觉深度估计。Opencv 两种不同低质量相机的立体深度估计,opencv,image-processing,computer-vision,disparity-mapping,Opencv,Image Processing,Computer Vision,Disparity Mapping,我正在使用两台摄像机进行立体视觉深度估计。 摄像机的质量很低，而且图像非常模糊和嘈杂。 此外，传感器不同，因此图像中的强度和噪声也不同。 我做了校准和校正，极线看起来不错，但当我试图计算视差图时，它有噪音，质量很低。 我试过opencv BM立体声匹配器和SGBM立体声匹配器。 我还尝试过对图像进行标准化和直方图均衡化，但没有效果。 我正在寻找以下解决方案之一： 一种改进视差贴图的噪声过滤方法 一个立体匹配器，知道如何处理来自嘈杂相机的图像 也许DNN会比经典算法做得更好 我希望有人有这方面的经
摄像机的质量很低，而且图像非常模糊和嘈杂。
此外，传感器不同，因此图像中的强度和噪声也不同。
我做了校准和校正，极线看起来不错，但当我试图计算视差图时，它有噪音，质量很低。
我试过opencv BM立体声匹配器和SGBM立体声匹配器。
我还尝试过对图像进行标准化和直方图均衡化，但没有效果。
我正在寻找以下解决方案之一：
我希望有人有这方面的经验，可以帮助我。伽马校正有帮助，但它还不完美