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基于雙目視覺(jué)的三維測量技術(shù)研究
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中國科學(xué)院大學(xué),中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所

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Three-dimensional Measurement Technology Based On Binocular Vision
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    摘要:

    本文對基于雙目視覺(jué)的三維測量技術(shù)研究進(jìn)行了深入挖掘,主要包括攝像機模型、雙目相機的標定、圖像校正、立體匹配等。同時(shí)借鑒機器學(xué)習的分類(lèi)思想,將角點(diǎn)提取轉化為二分類(lèi)問(wèn)題,利用隨機森林算法來(lái)實(shí)現角點(diǎn)提取,再利用隨機森林的預測結果來(lái)實(shí)現亞像素級角點(diǎn)提取。該方法相對于傳統三維測量中的角點(diǎn)提取算法具有更好的自動(dòng)化性能,能避免角點(diǎn)集群現象,能實(shí)現較高精度的亞像素級角點(diǎn)提取,獲得更高精度的二維像素坐標。從而利用高精度的二維像素坐標來(lái)獲得點(diǎn)的三維世界坐標,這也是基于雙目視覺(jué)的三維測量技術(shù)的基礎與核心。

    Abstract:

    In this paper, the research of 3D measurement technology based on binocular vision has been deeply explored, including camera model, binocular camera calibration, image correction, feature extraction, feature point matching and so on. At the same time, based on the classification idea of machine learning, the corner extraction is transformed into a binary classification problem, and the random forest algorithm is used to achieve corner extraction, and the sub pixel pixel corner extraction is achieved by random forest predictions. Compared with the traditional 3D corner detection algorithm, this method has better automation performance, and can avoid the phenomenon of corner clusters and achieve high-precision sub-pixel corner extraction to obtain more precise 2D pixel coordinates. The high-precision 2D pixel coordinates are used to get the 3D world coordinates of points. this is also the basis and core of the 3D measurement technology based on binocular vision.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

周科杰,馮常.基于雙目視覺(jué)的三維測量技術(shù)研究計算機測量與控制[J].,2019,27(1):22-25.

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歷史
  • 收稿日期:2018-06-02
  • 最后修改日期:2018-07-10
  • 錄用日期:2018-07-10
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-01-25
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