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用于弱纹理场景三维重建的机器人视觉系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现机器人在弱纹理场景中的避障和自主导航,构建了由双目相机和激光投点器构成的主动式双目视觉系统。对立体视觉密集匹配问题进行了研究:采用激光投点器投射出唯一性和抗噪性较好的光斑图案,以增加场景的纹理信息;然后,基于积分灰度方差(IGSV)和积分梯度方差(IGV)提出了自适应窗口立体匹配算法。该算法首先计算左相机的积分图像,根据积分方差的大小确定匹配窗口内的图像纹理质量,然后对超过预设方差的阈值与右相机进行相关计算,最后通过遍历整幅图像得到密集的视差图。实验结果表明:该视觉系统能够准确地恢复出机器人周围致密的3D场景,3D重建精度达到0.16mm,满足机器人避障和自主导航所需的精度。与传统的算法相比,该匹配方法的图像方差计算量不会随着窗口尺寸的增大而增加,从而将密集匹配的运算时间缩短了至少93%。 相似文献
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针对工业视觉测量中复杂背景下的圆形标志点自动识别和提取问题,在利用拟合法进行标志点中心提取的传统技术基础上,提出判别标志点成像质量的形状误差,不仅可以避免其他亮斑对于标志点定位的干扰,而且可以自动剔除具有成像缺陷的标志点,并能保障和控制后续点中心定位的精度。应用于摄影测量,不仅可以达到亚像素的定位精度,而且提高了标志点识别能力和识别质量。 相似文献
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