【摘 要】
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题,提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据,利用M估计抽样一致(MSAC)
【机 构】
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西南科技大学制造科学与工程学院,制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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四川省科技厅高新技术产业化面上项目(2017GZ0350);四川省教育厅科研基金项目(14ZB0111)
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针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题,提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据,利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵,进而分解得到平移和旋转矩阵,并根据相机内参计算投影矩阵,然后利用KLT匹配算法更新匹配数据,最后三角化生成三维点云。该算法匹配精度高,图像基础矩阵易于收敛,通过位移实现特征点匹配,弥补了图像低频区域匹配数据不足的缺陷。实验结果表明,与现有算法相比,该算法生成的点云更致密;在真实环境下,该算法可用于物体三维重建。
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