基于激光散斑的实时立体匹配算法及其应用

发布时间：2021-10-31 17:04

　　立体匹配是双目立体视觉的关键步骤和难点问题,制约着双目视觉系统的应用。图像的噪声、遮挡、弱纹理等问题使得匹配精度低。为了解决这些难点问题,文中提出了一种基于激光散斑的立体匹配算法。首先根据激光散斑特点,提出了一种基于梯度方向的匹配代价计算方法;然后将半全局匹配和导向滤波器串联起来进行代价聚合,以满足实时性要求和提高算法对倾斜平面的适应能力;最后,根据匹配代价的平均值与最小值,提出了一种可靠性检验方法,以处理遮挡和物体边缘视差不连续的问题。文中匹配算法在物流行业中的应用结果表明,该算法可以实时测量包裹尺寸,测量精度可以达到±5%。 

【文章来源】：华南理工大学学报(自然科学版). 2020,48(08)北大核心EICSCD

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【部分图文】：

基于激光散斑的立体匹配算法流程图

为了定量评价本文提出的算法,利用得到的视差图重构物体的三维坐标,计算物体的尺寸,对比物体的实际尺寸与测量尺寸,通过测量精度衡量算法的性能。实验中选择了多个不同尺寸的物体,以不同姿态放置在台面的不同位置进行15次测量。图3 倾斜平面的视差图

图2 本文算法的实验结果通过双目相机测量物体的实际尺寸时,还需要对相机进行标定和校正。本文采用棋盘格标定相机的内外参数,在工作区域内,将棋盘格摆放在不同的位置并以不同的姿态拍摄校正图像,使用张正友标定法[26]进行标定。本文使用红外相机拍摄图像,在标定过程中,如果安装环境中有自然光,只需调大相机的曝光时间,即可得到清晰的标定图像;如果相机安装在自然光很弱或者没有自然光的地方,则使用红外光源进行补光,完成相机标定。标定完成后,根据相机的内外参数及视差图重构物体的三维信息,获得物体的三维尺寸。

【参考文献】：
期刊论文
[1]融合多尺度局部特征与深度特征的双目立体匹配[J]. 王旭初,刘辉煌,牛彦敏.  光学学报. 2020(02)

博士论文
[1]基于双目视觉的三维重建关键技术研究[D]. 张展.中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 2019



本文编号：3468518