基于Bayes理论的散斑三维重建方法

发布时间：2019-03-14 13:35

【摘要】：传统双目三维重建对纹理信息不清晰的目标物体存在误匹配率高、重建点云稀疏等问题。为此,提出一种新的散斑三维重建方法。将数字散斑和基于贝叶斯(Bayes)理论的稠密匹配算法相结合,对纹理匮乏的物体实现高精度稠密重建。介绍基于Bayes立体匹配与数字散斑相结合进行三维重建的原理,证明两种方法结合使用的可行性,并对多对双目组成的多测量头系统进行标定,将多测量头获得的点云拼接,形成物体的完整轮廓。实验结果表明,在物体距离多测量头系统500 mm时,采用Bayes立体匹配算法的三维重建匹配精度可达到0.08 mm,在不损耗重建效率的情况下,点云数量和点云精度都有明显提升。
[Abstract]:The traditional binocular 3D reconstruction has some problems such as high mismatching rate and sparse point cloud reconstruction for objects whose texture information is not clear. Therefore, a new speckle 3D reconstruction method is proposed. Combining the digital speckle with the dense matching algorithm based on Bayesian (Bayes) theory, the texture-deficient object can be reconstructed with high precision and density. This paper introduces the principle of 3D reconstruction based on Bayes stereo matching and digital speckle, proves the feasibility of combining the two methods, calibrates the multi-pair binocular multi-head system, and splices the point cloud obtained by the multi-head. Form a complete outline of an object. The experimental results show that when the object distance multi-head system is 500 mm, the matching accuracy of three-dimensional reconstruction using Bayes stereo matching algorithm can reach 0.08 mm,. Without loss of reconstruction efficiency, both the number of point clouds and the accuracy of point clouds can be improved obviously.
【作者单位】： 西南科技大学信息工程学院;
【基金】：西南科技大学校创新团队建设基金“高危作业环境的机器人场景智能感知系统”(14TDTK01)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2440024