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近几年机器视觉发展迅猛,而三维重建也已经成为其重要研究领域之一。为了能更快更完美获得三维目标场景,复杂图像中的目标检测是视觉领域的研究热点,在工业领域、军事领域、智能识别等领域发挥着巨大的作用。由于当前需要处理的图像变得更为复杂,图像的处理也因为相机姿态物体位置的不同、图像场景的多样性、目标与场景相互遮挡之类的问题,已经成为机器视觉研究时等待解决的重点之一。本文用离散小波变换,提取两幅图像的低频部分,然后利用harris角点检测和尺度不变特征变换(SIFT)相结合的鲁棒匹配算法完成特征点提取,并简化