在以上假设的基础上便可以写出表面与其法线的函数关系,这一关系在逼近 理想表面时达到最优。这个函数关系式在通常情况下是非线性的,其中包含有许 多未知数(每点的深度和法线),因此实际上很难达到全局最优。基于上述这些假 设可以得到一些非常好的结果,但是实际上,这些假设并非特别有效,究其原因 在于这些假设和实际情况相去甚远 采用同一表面的两幅图象可以改善这一情况。相对一幅图象而言,把两幅图 象的信息结合起来,为最优化增加了额外的约束条件,使最小化问题的求解变得 容易。在这种情况下,只须考虑那些沿可能匹配方向上的点,即沿内极线方向上 的点,但这时必须首先解决两幅图象的对应问题。当两个摄像机相隔很近时,很 容易建立两幅图象之间点的对应关系,而且当两摄象机之间的距离很小时就允许 对所包含的函数进行一阶泰勒展开,从而可以将方程线性化。但是摄像机间短基 线对应使这种方法的精度极为有限。反过来如果多个摄像机间相距很远,并且能 够解决对应问题,所得的结果当然会很精确,但解决直接这个问题还存在很多困 难在以上假设的基础上便可以写出表面与其法线的函数关系，这一关系在逼近 理想表面时达到最优。这个函数关系式在通常情况下是非线性的，其中包含有许 多未知数(每点的深度和法线)，因此实际上很难达到全局最优。基于上述这些假 设可以得到一些非常好的结果，但是实际上，这些假设并非特别有效，究其原因 在于这些假设和实际情况相去甚远。 采用同一表面的两幅图象可以改善这一情况。相对一幅图象而言，把两幅图 象的信息结合起来，为最优化增加了额外的约束条件，使最小化问题的求解变得 容易。在这种情况下，只须考虑那些沿可能匹配方向上的点，即沿内极线方向上 的点，但这时必须首先解决两幅图象的对应问题。当两个摄像机相隔很近时，很 容易建立两幅图象之间点的对应关系，而且当两摄象机之间的距离很小时就允许 对所包含的函数进行一阶泰勒展开，从而可以将方程线性化。但是摄像机间短基 线对应使这种方法的精度极为有限。反过来如果多个摄像机间相距很远，并且能 够解决对应问题，所得的结果当然会很精确，但解决直接这个问题还存在很多困 难