基于Bayes理论的散斑三维重建方法

摘要：

传统双目三维重建对纹理信息不清晰的目标物体存在误匹配率高、重建点云稀疏等问题.为此,提出一种新的散斑三维重建方法.将数字散斑和基于贝叶斯(Bayes)理论的稠密匹配算法相结合,对纹理匮乏的物体实现高精度稠密重建.介绍基于Bayes立体匹配与数字散斑相结合进行三维重建的原理,证明两种方法结合使用的可行性,并对多对双目组成的多测量头系统进行标定,将多测量头获得的点云拼接,形成物体的完整轮廓.实验结果表明,在物体距离多测量头系统500 mm时,采用Bayes立体匹配算法的三维重建匹配精度可达到0.08 mm,在不损耗重建效率的情况下,点云数量和点云精度都有明显提升.

关键词：Bayes立体匹配、数字散斑、多测量头标定、三维重建

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：西南科技大学校创新团队建设基金“高危作业环境的机器人场景智能感知系统”14TDTK01

在线出版日期：2018-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：211-215