基于改进的SIFT特征点的双目定位.PDFVIP

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2019-05-01 发布于天津
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基于改进的SIFT特征点的双目定位.PDF

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第 34 卷第 1 期广东工业大学学报 Vol. 34 No. 1 2017 年 1 月 Journal of Guangdong University of Technology January 2017 doi: 10.12052/gdutxb.150108 基于改进的SIFT特征点的双目定位李德隆，刘伟（广东工业大学材料与能源学院，广东广州 510006 ）摘要: 立体匹配是双目视觉中最重要的步骤, 同时也是最难解决的一个问题. 传统的区域立体匹配得到的视差图对无纹理区域难以保留深度不连续的特性, 获得目标三维信息速度慢、不准确. 本文提出一种改进的SIFT算法，首先通过对采集的左右图像进行极线约束, 其次从左图中选择目标区域ROI, 再降低特征向量维数来减少耗时, 采用基于KD树的BBF算法加快匹配速度, 最后用RANSAC算法去除误匹配. 实验表明改进的SIFT算法能够迅速准确地得到目标物的特征点, 从而利用三角测量法快速地计算出目标三维坐标. 关键词: 改进的SIFT算法；双目视觉；目标定位；特征匹配中图分类号: TP242 文献标志码: A 文章编号: 1007–7162(2017)01–0090–05 Object Location for Binocular Stereo Vision Based on Improved SIFT Feature Li De-long, Liu Wei (School of Materials and Energy, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) Abstract: Stereo matching is the most important step in binocular vision, and it is also the most difficult problem to solve. The traditional stereo matching to get the regional disparity map is just passable, for the characteristics of the non-texture regions are difficult to retain the depth map discontinuing, so getting the 3D information of the target is slow and inaccurate, Therefore, a new SIFT image matching is proposed, firstly, making the epipolar constraint on the left and right image; secondly, selecting the ROI of target from the left of binocular images, and reduc