基于激光散斑的半稠密深度图获取算法

发布时间：2021-09-15 10:58

　　获取基于激光散斑的深度图像时存在匹配精度低、计算量大,以及在面对不同测量环境时鲁棒性差等问题,为此,提出了一种基于激光散斑的半稠密深度图获取算法。为解决鲁棒性差的问题,采用局部自适应二值化对散斑图像进行预处理,保证了窗口描述子的光照不变性;在测量精度方面,通过聚类算法提取出每个散斑的中心像素坐标,提高了每个散斑的位置准确度;在匹配成功率方面,将窗口描述子进行卷积得到简化的描述子,在减少计算量的同时增大了匹配成功率。最后根据匹配准则得到散斑配对点,再根据三角测距原理得到了每个散斑的深度值。实验结果表明:所提算法的鲁棒性较强,精度较高,提高了匹配成功率。 

【文章来源】：中国激光. 2020,47(03)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

散斑的相关性。

散斑测量原理示意图。

深度测量算法总体流程

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用激光散斑获取深度图[J]. 张绍阳,侯旭阳,崔华,高小梅.  中国光学. 2016(06)
[2]基于投影散斑的实时场景深度恢复[J]. 王梦伟,黄向生,陈则西,徐波.  计算机辅助设计与图形学学报. 2014(08)
[3]结构光编码方法综述[J]. 陈彦军,左旺孟,王宽全,吴秋峰.  小型微型计算机系统. 2010(09)

硕士论文
[1]结构光深度图像获取算法研究[D]. 王一娇.清华大学 2014



本文编号：3395953