=DeaD= писал(а):1. Неоднозначности будут всегда и везде.
Будут-то они будут, только в рамках корреляционного подхода ты сними ничего не сделаешь, а в рамках подхода с границами, выход есть - тот самый динамический алгоритм.
2. Искажения близкорасположенных объектов? Нет, если мы конечно камеры разнесем на метр, то они будут, но чтобы вот так сильно...
Видимо это большая проблема так как и у Хорна и у Форсайта с Понсом, на этом акцентируется внимание. Причем это говорится в разделах о стереовидении, где речь идет болшей частью в приложении зрения роботов, а значит ни о каких разнесенных на метр камерах речи, скорее всего, нет.
Пробовал я этот динамический алгоритм на реальных изображениях... Ничего хорошего даже близко по качеству к корелляционным методам не увидел...
Покажи результаты и алгоритм, возможно у тебя реализация была не очень хорошая
Моё мнение - методы по границам существенно хуже, как минимум по двум причинам:
1. Они отбрасывают существенную часть информации об изображении, которую в корреляционных методах мы теряем.
Тем не менее, остается достаточное количество информации, а именно яркость по эпиполярной линии.
2. Они создают искусственную информаци о том - есть тут граница или нет, а это всё равно что использование жесткой логики вместо нечеткой.
Не понял что за искуственность, границей считаются повышенные значения производной, не вижу в это ничего искуственного.
Можно конечно предлагать комбинированные методы, но по-моему граничный метод это существенное сужение корелляционного метода, в котором просто в связи с уменьшившимся количеством данных становится возможным применять более сложные сопоставляющие алгоритмы.
Я бы так не считал. По моему, это совершенно другие методы, и фишка их именно в повышенном уровне сопоставления, что позволяет избавиться от неоднозначностей.
Кстати о комбинированности, возможен такой вариант комбинирования: сначала сопоставлемя границы, а затем, внутри этих границ уже пытаться использовать корреляции, при этом корректируются (растягиваются или сжимаются) геометрические искажения изображения на разных камерах, используя информацию о сопоставленных границах.
На самом деле можно вообще взвешенные паросочетания применять, что наверное еще более правильно, вопрос будет только в производительности таких алгоритмов и в том, насколько полезные результаты они принесут.
Что это такое?
Почему я предлагаю методы работающие по границам? Два независимых автора говорят о том что у корреляионных методов есть проблемы, и бооться с ними сложно, а то и вообще невозможно.
Оба автора говорят, что методы работающие по границам лучше. Говорят они это на основе большого опыта.
Я предлагаю не изобретать велосипед и поверить авторитетам.
:mrgreen: 
), я предлагаю использовать принцип 
