什么是反深度（在里程表中），为什么要使用它？

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阅读一些有关视觉测距的论文，很多都使用反深度。它仅是深度的数学倒数（表示1 / d）还是代表其他东西。使用它的好处是什么？

slam computer-vision odometry

— 梅迪
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太阳和云等要素以及距离很远的其他事物的距离估计为inf。这会引起很多问题。为了绕过它，需要估算距离的倒数。所有的inf都为零，这往往会引起较少的问题。

— 霍尔梅斯基
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我不太了解，如果我使用的是kinect设备，则由于太近或太远或反射或视差，无效区域的输出值会在内部设置为0。那有什么吗？与反深度有关？

— zhangxaochen

@zhangxaochen逆深度参数化在单目SLAM中被广泛使用，它有助于估计3D点的深度。Kinect提供3D信息或该点的深度。我认为在Kinect中使用逆深度不会有太大的需求。

— nbsrujan

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逆深度参数化表示地标距照相机的距离d，正好与它说的一样，与估计算法中的1 / d成比例。该方法背后的理由是，诸如扩展卡尔曼滤波器（EKF）之类的滤波方法假设与特征相关的误差是高斯的。

在视觉里程计设置中，通过在某些系列的帧上跟踪关联的特征，然后使用诱导的视差来估计界标的深度。但是，对于较远的特征（相对于相机的位移），所得的视差将很小，并且重要的是，与深度相关的误差分布在接近最小深度且尾巴较长的情况下高度达到峰值（即无法通过A很好地建模）高斯分布）。要查看示例，请参考Civera等人的论文中的图7（由@freakpatrol提及）或Fallon等人的图4 。ICRA 2012。

通过表示反深度（即1 / d），该误差变为高斯分布。此外，它允许表示非常远的点，例如无限远处的点。

$\rho_{i}$ $1/\rho_{i}$

— 约翰·麦克德
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ICRA 2012链接已断开。

— T ....

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戴维森介绍该方法的论文很容易理解：

Javier Civera，Andrew J.Davison和JMMartınezMontiel 对单眼SLAM的逆深度参数化 DOI：10.1109 / TRO.2008.2003276

— 怪胎
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请务必在回答中添加某种简短摘要。这并不能真正回答用户的问题，它只是链接到一篇论文，而该论文以后可能在该链接中不可用！

— Brian Lynch

另外，最好是提及论文的标题，最好是DOI，因为这意味着如果该特定URL消失了，将来会更容易找到。

— Mark Booth

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除了在其他有关反深度数值条件的答案中提到的原因之外，在专门的视觉测距学文献中出现此术语的主要原因还在于，是根据立体视觉计算深度的方式：校正后，从3D信息中推断出3D信息。两台相机的图像中出现点之间的X距离。

$Z$ $d$ $Z=\frac{fB}{d}$ $f$ $B$

— 造型
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