本文探讨了视差图与深度图之间的内在联系及转换方法，旨在为计算机视觉和图像处理领域提供理论支持和技术参考。
在3D视觉领域，视差图与深度图是两种重要的数据表示形式，在立体视觉系统重建三维场景方面发挥着关键作用。理解这两种图像之间的转换关系对于掌握计算机视觉的应用至关重要。
首先需要了解相机成像的基本模型：当两个相距一定基线（B）的相机同时拍摄同一场景时，空间中的每个点P在两台相机的图像平面上会形成不同的成像点P1和P2。这两点间的水平距离称为视差（d），即XR-XT。根据相似三角形原理，我们可以建立视差、深度与基线之间的数学关系。
具体来说：
1. 左相机中点P1到左边缘的距离为XR = f * (Z + B) / Z
2. 右相机中点P2到左边缘的距离为XT = f * B / Z
由于视差d = XR - XT，结合上述公式可解出深度值：
3. Z = (f * B) / d
这个公式揭示了从视差图转换成深度图的方法。通过测量每个像素的视差，可以计算其对应的深度值。
视差图记录的是左右两幅图像中对应点之间的偏移量，而深度图则表示了场景中的物体距离相机平面的距离。根据上述公式可以看出，较大的视差点通常代表较近处的物体；反之亦然。这种反比关系对于恢复空间深度信息非常有用。
在一些机器视觉软件（如Halcon）中提供了disparity_image_to_xyz函数来实现这一转换过程：它能够将输入的视差图转化为对应的深度值和三维坐标，从而为机器人导航、目标识别及虚拟现实等应用提供支持。
综上所述，视差图与深度图之间的关系是通过相机成像模型以及几何原理建立起来的。这种转化机制对于理解立体视觉系统的运作至关重要，并且能够帮助我们从二维图像中恢复出丰富的三维信息。
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