【摘 要】
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针对传统双目系统在复杂条件下的图像特征匹配算法精度低、计算量大、实时性差的问题,提出了一种基于改进的加速鲁棒特征(SURF)的特征匹配算法,并应用于双目视觉测量系统。首先对采集的左右视图进行极线约束,其次从左视图选择目标区域(ROI),进行SURF特征向量检测,然后采用FLANN算法加速匹配,基于最大距离的阈值T初步筛选匹配点对,而后采用RANSAC算法去除误匹配。最后利用三角测量法进行距离计算,
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针对传统双目系统在复杂条件下的图像特征匹配算法精度低、计算量大、实时性差的问题,提出了一种基于改进的加速鲁棒特征(SURF)的特征匹配算法,并应用于双目视觉测量系统。首先对采集的左右视图进行极线约束,其次从左视图选择目标区域(ROI),进行SURF特征向量检测,然后采用FLANN算法加速匹配,基于最大距离的阈值T初步筛选匹配点对,而后采用RANSAC算法去除误匹配。最后利用三角测量法进行距离计算,验证算法的可行性。实验表明改进的SURF算法获取的距离达到较高精度,实时性也较强。
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