一种优化的特征点匹配算法

为提高三维重建的性能,提出一种优化特征点匹配算法.首先,通过组合算法对特征点进行初匹配;其次,通过随机抽样一致算法剔除误匹配获得目标的精确匹配点,并将精确匹配点通过区域生长算法,经多次迭代实现稠密匹配;最后,经过二次剔除误匹配点得到精确稠密匹配结果.同时,搜索窗的大小通过局部二值模式来自适应调整,提高区域生长后新增种子点的精度,从而更有利于三维重建.实验证明该方法能提高匹配效率和精度.     

线结构光点云粗拼接方法研究

针对点云拼接需借助点云信息几何特征的问题,基于结构光测量系统模型,提出一种通过提取图像站位信息的方法,解算两图像站位下点云信息的相对位置关系来完成点云的粗拼接。首先,介绍了结构光测量系统的模型,并采用平面靶标的方法对测量系统中的摄像机与激光器的光平面进行精确标定;然后,对光条信息的提取和无约束点云拼接算法进行了研究,通过对二维图像特征点的处理计算出测量系统不同站位下的坐标变换关系;实验结果表明,该方法可对物体表面信息进行有效测量,可将误差降至6.052 mm。为点云精拼接技术提供了支持,并为点云拼接技术在逆向工程检测、三维形貌恢复及目标识别等方面的应用提供了理论依据。