基于SURF-OKG特征匹配的三维重建技术OA北大核心CSTPCD
为了解决结构光三维重建中传统立体匹配存在的特征点匹配错误、匹配缺失和匹配重复等问题,本文将SURF算法中高斯滤波改进为自适应中值滤波结合小波变换,并提出了一种基于OKG算法的二次特征匹配方法。该算法首先使用自适应中值滤波结合小波变换算法对图像进行平滑和降噪处理,再进行初步特征点提取和匹配,然后将构建的尺度空间划分成多个网格,在每个网格内使用FAST算法提取尺度空间特征点,使用ORB算子提取左右图像的特征点,用BRIEF描述子对其进行描述,采用K-…查看全部>>
张蕾;石岩;卢文雍;徐睿;靳展;罗伟节;陈义;赵春柳;占春连
中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018浙江视觉智能创新中心有限公司,浙江杭州311215浙江省北大信息技术高等研究院,浙江杭州311215中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018中国计量大学光学与电子科技学院,浙江杭州310018
计算机与自动化
三维重建特征点匹配SURF算法SURF-OKG算法阶梯块
《光学精密工程》 2024 (6)
P.915-929,15
浙江省重点研发计划项目(No.2021C01068)。
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