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立体匹配是立体视觉中最为关键的一步,对立体视觉具有举足轻重的作用.为了能快速地进行立体匹配,该文结合极线约束和同一点相位相同特性,提出了一种新的基于相位的立体匹配算法.该方法首先根据极线约束确定对应点所在极线,再根据四步相移法得到图像的包裹相位,然后根据合成频率的相位展开方法提取相位,最后在该极线上找到相位相同的对应点.实验证明,与传统的极线最小距离方法相比,大大提高了匹配速度.实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
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挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。 相似文献
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为了满足月球车视觉系统检测障碍物的时效性和可靠性需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为立体匹配的实际应用奠定了基础。 相似文献
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为了满足月球车视觉系统对检测障碍物检测的时效性和可靠性的需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数的策略对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为对立体匹配的实际应用奠定了基础。 相似文献
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基于相位投影和双目视觉的三维光学测量系统已经广泛应用于各领域。系统通过平板标定技术得到摄像机的内参和外参;针对格雷码与相移结合技术在测量物体边缘位置解相位误差大的问题,采用多频外差原理的测量方式,使用拟合负指数求解像素点的绝对相位,使用对极几何进行亚像素立体匹配。实验证明:该系统可以完成复杂面型测量并且获得高精度点云数据,测量标准偏差为0.03 mm。 相似文献
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提出了一种基于极曲线几何和变支持邻域的立体匹配算法来解决鱼眼立体视觉中图像变形导致的极曲线求取和匹配代价计算问题。首先,对鱼眼相机进行标定并获取相机的相关参数;针对鱼眼镜头的畸变问题,根据鱼眼镜头的优化投影模型推导出系统的极曲线方程,并利用得到的极线方程确定对应点的搜索范围。然后,根据同源像点在左右图像上的位置关系确定各中心像素点的支持邻域,并计算出不同视差条件下该支持邻域在另一幅图像上的对应支持邻域,利用获取的支持邻域计算出各点的匹配代价。最后,利用WTA(Winner Takes All)策略选取最佳匹配点得到最终的匹配结果。基于提出的极曲线和支持邻域对两组鱼眼图像进行了匹配实验并与传统方法进行了实验对比,结果表明:提出的方法的匹配准确度比传统方法分别提高了4.03%和4.64%。实验结果验证了极曲线的应用加快了匹配速度并减少了误匹配;支持邻域的使用使其对匹配代价计算的准确度优于传统方法。该算法满足了鱼眼图像立体匹配对信息获取速度、准确度和数量的要求。 相似文献
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双目CCD结构光三维测量系统中的立体匹配 总被引:20,自引:8,他引:12
在立体视觉中,比较了几种常见立体匹配方法,并针对存在的问题,提出了多种方法融于一体的高效立体匹配方法.首先将计算机构造的用于解相的光栅由投影仪投射到物体上,再将计算机构造的一系列黑白相间的编码光栅也由投影仪投射到物体上;然后将畸变栅线图像由摄像机采集到计算机中,用解相光栅进行解相得到折叠在[-π,π]区间内的相主值,用所述结构光编码方法进行相展开得到相位的周期,二者相加得到真实相位值.利用插值算法将具有相同相位的点拟合成连续曲线,从而实现了两幅CCD图像相同相位曲线的匹配,再根据外极约束条件,得到两幅图像点的匹配.在反向工程中,用该方法对电话接线筒进行三维测量,实验验证了该方法进行立体匹配的高效性和准确性. 相似文献
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针对水下双目立体视觉成像稠密立体匹配因不满足空气中极线约束问题,提出一种水下对应点匹配与三维测量方法,可将水下双目相机采集的立体图像校正为符合共面行对齐原则的图像对,再套用空气中成熟的立体匹配方法得到水下左右相机图像视差图,从而实现水下目标的三维重建。首先,将进入相机的所有光线总和看成光场,采用四维光场参数表达对每一条光线建模,据此建立相机的折射成像模型和双目立体视觉模型并计算光线的方向向量;根据光线的光场表达将光线转化为点矢量的形式,计算方向图像上任意像点对应原图像的像素坐标并确定位置映射关系。通过插值即可快速得到符合行对齐原则的左、右方向图像,并最终获得每条光线对应的视差图。仿真结果表明,方向图像的行对齐误差小于0.8 pixel。水池实验采用事先标定的靶球作为目标物,利用随机散点主动投射以增加目标物表面的纹理信息,对靶球多次测量的均方根误差为2.8 mm,具有较高的测量精度。 相似文献