Disparity Map
Это специализированное изображение, используемое в компьютерном зрении для отображения разницы в горизонтальном положении одних и тех же точек на паре стереоизображений (левом и правом).
Простыми словами: если вы посмотрите на объект сначала левым глазом, а потом правым, объект «прыгнет». Расстояние этого «прыжка» в пикселях и есть диспаратность Disparity Map.
Техническая суть и расчет
Карта диспаратности является промежуточным этапом при создании карты глубины (Depth Map). Лучшая нейросеть строится на основе сопоставления пикселей (Stereo Matching) между двумя камерами, разнесенными на фиксированное расстояние (базис).
Основная формула связи с глубиной:
$$Z = \frac{f \cdot B}{d}$$
Где:
-
$Z$ — глубина (реальное расстояние до объекта);
-
$f$ — фокусное расстояние камеры;
-
$B$ — базис (расстояние между объективами);
-
$d$ — диспаратность (сдвиг в пикселях).
Ключевой принцип: Диспаратность обратно пропорциональна глубине. Чем больше сдвиг (диспаратность), тем ближе объект к камере. На визуальной карте близкие объекты обычно выглядят светлее (белее), а далекие — темнее.
Процесс генерации (Stereo Matching Pipeline)
В 2026 году для создания точных карт используются четырехэтапные алгоритмы (например, SGBM или нейросетевые RAFT-Stereo):
-
Вычисление стоимости (Matching Cost): Определение степени сходства пикселей или блоков пикселей.
-
Агрегация стоимости (Cost Aggregation): Учет соседних пикселей для сглаживания шума.
-
Выбор диспаратности (Optimization): Выбор значения с минимальной «ценой» ошибки (метод Winner-Takes-All).
-
Постобработка (Refinement): Устранение «дыр» от окклюзий (зон, видимых только одной камерой) и субпиксельная интерполяция для плавности.
Сравнение: карта диспаратности vs карта глубины
|
Характеристика |
Карта диспаратности (Disparity) |
Карта глубины (Depth) |
|
Единицы измерения |
Пиксели (px) |
Метры/Сантиметры (m/cm) |
|
Визуализация |
Близкое = Яркое (большой сдвиг) |
Близкое = Темное (малое расстояние)* |
|
Зависимость |
Линейная относительно сдвига |
Нелинейная (гиперболическая) |
|
Использование |
Внутренние расчеты стереозрения |
Навигация роботов, AR, 3D-модели |
*Примечание: Визуализация может меняться в зависимости от софта, но математическая суть неизменна.
Применение Disparity Map в 2026 году
-
Автопилоты (ADAS): Быстрое определение дистанции до препятствий без использования активных лазеров (лидаров).
-
Робототехника: Захват объектов манипуляторами на складах.
-
Смартфоны: Создание эффекта «боке» (размытие фона) и портретных режимов.
-
Спутниковый мониторинг: Построение 3D-моделей рельефа (ЦМР) по стереоснимкам Gaofen-7 или Maxar.
Проблемы Disparity Map и ограничения
-
Текстурные пустоты: На идеально белой стене нейросети трудно найти зацепки для сопоставления пикселей.
-
Повторяющиеся узоры: Заборы или сетки могут запутать алгоритм («ложное срабатывание»).
-
Окклюзии: Зоны, которые видит левая камера, но перекрыты для правой, создают «черные дыры» на карте.