コンピュータステレオビジョン
となる。
立体映像の比較では、相対的なメッセージ長だけが問題となる。これに基づいて、差の自乗和(Sum of Squares of Differences, SSD)と呼ばれる情報尺度Iは
I ( x , μ , σ ) = ( x − μ ) 2 σ 2 {\displaystyle I(x,\mu ,\sigma )={\frac {(x-\mu )^{2}}{\sigma ^{2}}}}
となる。上式において、
L ( x , μ , σ ) = log 2  ( σ 2 π ) + I ( x , μ , σ ) log 2  e 2 {\displaystyle L(x,\mu ,\sigma )=\log _{2}(\sigma {\sqrt {2\pi }})+I(x,\mu ,\sigma ){\frac {\log _{2}e}{2}}}
である。
SSDの数値を二乗すると処理時間がかかるため、多くの実装では、情報量を計算する基準として差分絶対値和(Sum of Absolute Difference, SAD)を使用している。また、正規化相互相関(NCC)を用いる方法もある。
k = BD BF
z = AC はカメラ面から物体への距離である。
したがって、2つのカメラが同じ高さにあり、画像平面が同一平面上にあると仮定すると、2つの画像における同一ピクセル間のy軸方向の変位は
d = k z {\displaystyle d={\frac {k}{z}}}
である。定義から、kは2台のカメラ間の距離に、レンズから画像までの距離をかけたものである。
2つの画像における奥行き成分 z 1 {\displaystyle z_{1}} および z 2 {\displaystyle z_{2}} は、次式で与えられる。
z 2 ( x , y ) = min { v : v = z 1 ( x , y − k z 1 ( x , y ) ) } {\displaystyle z_{2}(x,y)=\min \left\{v:v=z_{1}(x,y-{\frac {k}{z_{1}(x,y)}})\right\}}
z 1 ( x , y ) = min { v : v = z 2 ( x , y + k z 2 ( x , y ) ) } {\displaystyle z_{1}(x,y)=\min \left\{v:v=z_{2}(x,y+{\frac {k}{z_{2}(x,y)}})\right\}}