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针对移动机器人在作业时低纹理、重复纹理、反光的环境,提出了一种基于分割树的移动机器人立体匹配方法,提高深度恢复的计算速度和精度。首先针对移动机器人作业环境对图像进行预处理,减小因光线变化的影响;然后采用最小生成树对图像像素进行加权聚合,通过分割树进行优化同时分割图像;再对图像进行遮挡处理和视差精化,恢复遮挡区域和未提供视差的图像边缘区域的深度,提高深度恢复的精度。最后进行对比实验,在室内场景下新方法计算速度比ST-2方法提高了187.140%,能够为移动机器人提供语义信息;在Middlebury数据