基于立體視覺的物體測(cè)試匹配技術(shù).pdf

1、立體視覺的研究是計(jì)算機(jī)視覺學(xué)科的一個(gè)重要領(lǐng)域，有助于實(shí)現(xiàn)非接觸三維測(cè)量，有利于生產(chǎn)過程自動(dòng)化程度的提高。本文主要對(duì)雙目立體視覺檢測(cè)技術(shù)的CCD相機(jī)標(biāo)定、特征點(diǎn)提取和特征點(diǎn)匹配等內(nèi)容做了詳盡地研究。 在CCD相機(jī)標(biāo)定部分，提出了對(duì)非線性標(biāo)定方法-Tsai兩步法的改進(jìn)算法，完成對(duì)運(yùn)動(dòng)式單CCD相機(jī)雙目視覺系統(tǒng)的標(biāo)定，明顯減小了各種誤差對(duì)CCD相機(jī)標(biāo)定的影響。在特征點(diǎn)提取部分，本文對(duì)Harris角點(diǎn)提取算法和SUSAN角點(diǎn)提取算法進(jìn)行

2、了分析，并對(duì)SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征點(diǎn)提取算法進(jìn)行詳細(xì)地研究，通過大量實(shí)驗(yàn)表明SIFT特征點(diǎn)提取具有很高的檢測(cè)效率。在特征點(diǎn)匹配部分，詳細(xì)地分析了直接決定立體匹配算法性能優(yōu)劣的四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，即：特征空間、相似性度量、搜索空間和搜索策略，分別實(shí)現(xiàn)了Harris精角點(diǎn)匹配算法和SIFT特征點(diǎn)匹配算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT特征點(diǎn)匹配算法優(yōu)于Harris精角點(diǎn)匹配算法。 本文軟件