立體匹配是雙目立體視覺的關(guān)鍵步驟和難點(diǎn)問題,制約著雙目視覺系統(tǒng)的應(yīng)用。圖像的噪聲、遮擋、弱紋理等問題使得匹配精度低。為了解決這些難點(diǎn)問題,文中提出了一種基于激光散斑的立體匹配算法。首先根據(jù)激光散斑特點(diǎn),提出了一種基于梯度方向的匹配代價(jià)計(jì)算方法;然后將半全局匹配和導(dǎo)向?yàn)V波器串聯(lián)起來進(jìn)行代價(jià)聚合,以滿足實(shí)時(shí)性要求和提高算法對(duì)傾斜平面的適應(yīng)能力;最后,根據(jù)匹配代價(jià)的平均值與最小值,提出了一種可靠性檢驗(yàn)方法,以處理遮擋和物體邊緣視差不連續(xù)的問題。文中匹配算法在物流行業(yè)中的應(yīng)用結(jié)果表明,該算法可以實(shí)時(shí)測量包裹尺寸,測量精度可以達(dá)到±5%。 

【文章來源】：華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

基于激光散斑的立體匹配算法流程圖

為了定量評(píng)價(jià)本文提出的算法,利用得到的視差圖重構(gòu)物體的三維坐標(biāo),計(jì)算物體的尺寸,對(duì)比物體的實(shí)際尺寸與測量尺寸,通過測量精度衡量算法的性能。實(shí)驗(yàn)中選擇了多個(gè)不同尺寸的物體,以不同姿態(tài)放置在臺(tái)面的不同位置進(jìn)行15次測量。圖3 傾斜平面的視差圖

圖2 本文算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果通過雙目相機(jī)測量物體的實(shí)際尺寸時(shí),還需要對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定和校正。本文采用棋盤格標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)外參數(shù),在工作區(qū)域內(nèi),將棋盤格擺放在不同的位置并以不同的姿態(tài)拍攝校正圖像,使用張正友標(biāo)定法[26]進(jìn)行標(biāo)定。本文使用紅外相機(jī)拍攝圖像,在標(biāo)定過程中,如果安裝環(huán)境中有自然光,只需調(diào)大相機(jī)的曝光時(shí)間,即可得到清晰的標(biāo)定圖像;如果相機(jī)安裝在自然光很弱或者沒有自然光的地方,則使用紅外光源進(jìn)行補(bǔ)光,完成相機(jī)標(biāo)定。標(biāo)定完成后,根據(jù)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)及視差圖重構(gòu)物體的三維信息,獲得物體的三維尺寸。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合多尺度局部特征與深度特征的雙目立體匹配[J]. 王旭初,劉輝煌,牛彥敏.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2020(02)

博士論文
[1]基于雙目視覺的三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張展.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院沈陽計(jì)算技術(shù)研究所) 2019



本文編號(hào)：3468518