【摘 要】
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在进行基于激光散斑的深度图像获取时存在匹配精度低、计算量大以及在面对不同测量环境时鲁棒性差等问题,为此提出了一种基于激光散斑的半稠密深度图获取算法。为解决鲁棒性
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在进行基于激光散斑的深度图像获取时存在匹配精度低、计算量大以及在面对不同测量环境时鲁棒性差等问题,为此提出了一种基于激光散斑的半稠密深度图获取算法。为解决鲁棒性差的问题,采用局部自适应二值化对散斑图像进行预处理,保证窗口描述子的光照不变性;测量精度方面,通过聚类算法提取出每个散斑的中心像素坐标,提高每个散斑的位置准确度;对于匹配成功率方面,将窗口描述子进行卷积得到简化的描述子,减少计算量的同时增加了匹配成功率。最后根据匹配准则得到散斑配对点,再根据三角测距原理得到每个散斑的深度值。实验表明,本文提出的算法鲁棒性较强、精度较高且提高了匹配成功率。
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