UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PARMA Studio e applicazione di ...

1.1. Introduzione 7
Usando un sistema di visione stereo come quello raffigurato in figura 1.1, sia in
ambiente urbano che non strutturato, si nota che il terreno di fronte al veicolo occupa
una porzione molto grande dell’immagine; questa situazione può essere modellata
usando un approccio basato sulla V-disparity Image [6]. Analizzando questa immagine,
come descritto in [7], è possibile estrarre una stima della disparità del terreno
per ogni riga dell’immagine. Si può, inoltre, osservare che ogni punto di un ostacolo
ha una disparità pari a quella del terreno sottostante e quindi avrà una disparità
maggiore o uguale a quella del terreno corrispondente alla medesima riga dell’immagine.
Questa considerazione, insieme al fatto che nelle applicazioni automotive
l’angolo di roll del veicolo può essere annullato rettificando le immagini, permette di
limitare l’intervallo di ricerca delle finestre omologhe a disparità maggiori di quella
del terreno nella medesima riga dell’immagine. Questo intervallo di ricerca può
essere leggermente allargato includendo alcune disparità sotto il terreno per aumentare
la robustezza del sistema ad eventuali imprecisioni nel determinare il profilo del
terreno.
In modo analogo è possibile imporre un limite al bordo superiore dell’intervallo
di ricerca. A seconda del tipo di applicazione, è possibile tenerlo fisso per ogni punto
dell’immagine, oppure rendere costante la lunghezza dell’intervallo stesso. In questo
ultimo caso è possibile che la parte superiore degli ostacoli, oltre una determinata
altezza dal suolo, non venga individuata.
I benefici di una riduzione dell’intervallo di ricerca sono, in primo luogo, una
riduzione del tempo di elaborazione, in quanto diminuisce il numero di correlazioni
richieste, ma anche un aumento della qualità dell’immagine risultante, in quanto le
correlazioni errate dovute a valori di disparità inaccettabili vengono automaticamente
evitate. In figura 1.2 sono confrontate due mappe di disparità generate a partire dalla
stessa coppia di immagini sorgenti: la prima è stata ottenuta utilizzando la posizione
del terreno, nella seconda si è utilizzato un intervallo di ricerca costante. Come si può
osservare, quest’ultima presenta, soprattutto nella parte inferiore dell’immagine, un
numero di valori di disparità errati superiore alla prima.
Sebbene la combinazione di un approccio incrementale con una limitazione degli
intervalli di ricerca è invitante, essa richiede lo sviluppo di algoritmi complessi