基于深度学习的双目视觉三维重建

双目视觉三维重建是指利用两个摄像机进行成像，通过图像处理，利用三角测量的原理推导出具体物体的三维坐标，实现对三维物体姿态、形状的重建。

目前，深度学习技术被广泛应用于双目视觉三维重建领域，主要包括基于神经网络模型的深度学习和基于CNN的匹配方法。

基于神经网络模型的深度学习

双目图像的深度学习方法可分为四个步骤。

第一步是特征提取。利用深度卷积神经网络，提取左右摄像机中的特征点，形成特征描述子。一般使用Siamese结构，通过两个一模一样的卷积、池化等操作，抽取两张图片的特征。

第二步是视差计算。通过计算两张图像的特征相似度，得到图像像素点的视差值，即左右摄像机拍摄同一物体的像素点上下位置差，进而推算出目标点在三维坐标系中的位置。

第三步是图像分割。将原始图像分成超像素或小块，减少计算量，提高运算效率。

第四步是后处理。主要是通过算法对图像进行平滑处理，消除噪声，提高重建精度。

基于CNN的匹配方法

具体步骤如下：

第一步，将左右图像分别通过卷积操作转化成特征图，每个卷积操作对应一个卷积核。

第二步，将两幅图像特征图做差，得到一张视差图。若在左图中找到一个像素点P，使得这个点在右图中对应位置上像素值最低，那么点P和对应位置的像素点的水平距离就是P的视差。

第三步，根据视差和左图中的像素位置计算出3D点