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基于自适应双阈值的SURF双目视觉匹配算法研究

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【作者】 罗久飞邱广张毅冯松韩冷

【Author】 Luo Jiufei;Qiu Guang;Zhang Yi;Feng Song;Han Leng;Robotics and Advanced Manufacturing Research Center, School of Advanced Manufacturing Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications;

【通讯作者】 冯松;

【机构】 重庆邮电大学先进制造工程学院先进制造与机器人技术研究中心

【摘要】 双目视觉系统广泛应用于现代物流,其中高效精准的匹配定位算法是实现快速有序物流作业的关键技术基础。为缩短特征点匹配时间,提高匹配准确率,提出了一种基于加速稳健特征的自适应阈值匹配定位算法。首先采用加速稳健特征算法分别对左右图像提取特征向量,应用自适应双阈值最近邻法获取初始匹配对;然后在极线约束条件下筛除误匹配对;最后采用距离特征判别法与角度特征判别法进一步剔除误匹配对。条烟定位实验显示该算法的平均匹配正确率可达90%以上,且定位时间较加速稳健特征算法最多可减少40%,实验结果表明了所提算法具有高效准确的优势,对自动码垛系统具有一定的实际应用价值。

【基金】 国家自然科学基金(51705059)项目资助
【所属期刊栏目】 视觉检测与图像测量 (2020年03期)
  • 【DOI】10.19650/j.cnki.cjsi.J1905889
  • 【分类号】TP391.41
  • 【下载频次】92
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