双目视觉小波域SIFT匹配与极线约束算法研究
研究双目立体视觉技术,特征的提取和匹配是双目视觉的最基本的问题.目前,SIFT已经被证明鲁棒性最好的局部不变特征描述符.但是SIFT算法产生的误匹配较多,精度偏低,为了解决这一问题,同时降低算法特征提取与匹配的复杂度,达到双目立体视觉实时性的要求,文中提出了一种结合小波变换和SIFT特征点的双目立体视觉匹配方法.首先,对双目视觉系统采集的左、右图像进行小波分解,把分解得到的低频图像作为输入,用SIFT算法进行特征点的初始匹配,再利用极线约束的理论求得精确匹配.实验结果表明,该方法具有较强的适应性,能够在减少误匹配的同时,大大加快运算速度.
小波变换、立体匹配、尺度不变特征变换、极线约束
TP391(计算技术、计算机技术)
2012-12-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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