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基于立体视觉的玉米叶片形态测量与三维重建 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种基于立体视觉的玉米叶片形态测量和重建的方法。利用双目立体视觉系统获取玉米叶片的两幅图像,通过图像分割技术和边缘检测算法对每幅图像中的玉米叶片进行边缘提取;利用极线约束和彩色图像RGB值对图像进行匹配,计算出叶片边缘的三维坐标,从而恢复叶片的三维边缘;利用对叶片边缘的恢复技术,对叶片曲面进行三维重建;根据恢复的区域点云,可以测出任意两点的空间距离,实现了对叶片的三维测量。试验结果表明,此方法能够很好地恢复玉米叶片的三维信息,为玉米叶片三维形态的无损、快速检测监测提供了新的方法。 相似文献
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研究双目立体视觉技术,特征的提取和匹配是双目视觉的最基本的问题。目前,SIFT已经被证明鲁棒性最好的局部不变特征描述符。但是SIFT算法产生的误匹配较多,精度偏低,为了解决这一问题,同时降低算法特征提取与匹配的复杂度,达到双目立体视觉实时性的要求,文中提出了一种结合小波变换和SIFT特征点的双目立体视觉匹配方法。首先,对双目视觉系统采集的左、右图像进行小波分解,把分解得到的低频图像作为输入,用SIFT算法进行特征点的初始匹配,再利用极线约束的理论求得精确匹配。实验结果表明,该方法具有较强的适应性,能够在减少误匹配的同时,大大加快运算速度。 相似文献
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在常规的双目视觉系统中,常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高,针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效,且需要消耗大量的计算资源,难以保证实时性;激光雷达在进行煤流量测量时,有效视场范围较小,对应的测量点数较少,扫描频率也较低,在带式输送机运行速度较快时,精度会大幅降低。针对上述问题,提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法,将线结构光引入双目视觉系统,利用线结构光的约束,将图像特征点匹配简化成左右2幅图像行之间的匹配。在保证双目系统相机光轴平行度的基础上,采用对应行匹配计算三维坐标点,提高采样频率和分辨率,进而提高煤流量测量精度,降低测量系统对光照和环境的依赖。点云获取:利用线结构光凸显煤料截面曲线,提取煤料截面中心线的图像坐标,利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像,建立双目结构光三维重建模型,左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标,实现点云的实时获取。煤流量计算:利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云,结合获取煤料点云,利用微元法对煤料三维点云进行采样,分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积,实现带式输送机煤... 相似文献