Grafica

Aci deixe un parell de grafiques que mostren la "qualitat" d'una imatge de disparitat per a cada combinació de paràmetres.
El paràmetre NDisp pot variar en el rang [8,128], d'ú e ú fins 64 i de 8 en 8 de 64 a 128 (pel que he pogut averiguar fins ara). Amés cal revisar la formula per mesurar la qualitat.


En aquesta grafica es pot observar que els valors més alts es troben en configuracions on Horopter es xicotet. Aixo es degut a que l'escena (a la dreta) conté, majorment, objectes llunyans.



En aquesta altra (corresponent a una caixa de sabates, com les dels posts anteriors) s'observa un desplaçament dels valors més alts cap a zones amb major Horopter. El problema és que quan major és l'Horopter la regió amb valors útils de disparitat decreix, per tant la qualitat també, per aixo els valors més alts no es troben a les zones amb major Horopter.

En les 2 grafiques es pot observar un soroll (en la 2n més) que s'intentarà eliminar fent la mitja de n repeticions amb els mateixos paràmetres.

Capturant amb la camera

Ja he començat a fer escenes i prendre imatges amb la càmera. El programa busca primer una bona combinació de paràmetres per a la disparitat automàticament, i després pren 80 imatges de disparitat, cadascuna amb una combinació diferent de paràmetres (tan sols es canvien NDisp i Horopter, com ja s'ha dit anteriorment). Amés es pot indicar al programa la regió d'interes, es a dir, per a quina zona de la imatge ens interessa tindre la millor disparitat. Ací uns quants exemples:

Imatge original (esquerra), disparitat automàtica (centre) i imatge de disparitat amb regió d'interes centrada en la caixa (dreta). Es pot apreciar la diferencia entre les 2 imatges de disparitat, perquè en aquest cas la càmera pot identificar el fons al haver ombres.

Imatge original (esquerra), disparitat automàtica (centre) i imatge de disparitat amb regió d'interes centrada en l'objecte (dreta). En aquest cas no hi ha pràcticament diferencia perquè en la imatge no hi ha cap element apart dels 2 objectes (ja que el fons te una il·luminació plana).

S'han intentat crear imatges amb poca i amb molta il·luminació, però la càmera ajusta la sensibilitat automàticament segons la llum de la escena, per la qual cosa no s'aprecia diferencia alguna.

Stereo Matching

He retocat el programa que vaig fer inicialment per calcular la disparitat entre 2 imatges. Funciona prou be i es poden ajustar prou paràmetres. Aci una mostra del resultat sobre una imatge renderitzada (amb 3 configuracions diferents):



El problema es que aquest programa es molt sensible als canvis de llum entre la imatge dreta i l'esquerra, i amés necessita que les imatges estiguen perfectament alineades (o calibrades), cosa que no sempre es aixi.

Fins que no obtinga unes imatges amb aquestes condicions de la camera no es podrán comparar resultats.

El programa calcula la disparitat d'una forma molt simple: per a cada pixel de la imatge dreta busca, horitzontalment, aquell pixel de la imatge esquerra que es corresponga. Per trobar aquesta correspondencia es comparen les finestres de tamany t centrades en aquests pixels. Quan més distants estan entre si 2 pixels més proper está el punt real a la camera.
Es pot ajustar el nivell de confiança (per descartar coincidencies amb poca probabilitat) i el rang màxim per buscar correspondencies (aixi s'estalvia temps i s'obtenen millors resultats).

Aci hi ha un parell d'exemples més (amb més textura i amb imatges de la camera):