[发明专利]立体视觉匹配方法及系统在审

专利信息
申请号: 201811294373.9 申请日: 2018-11-01
公开(公告)号: CN109658443A 公开(公告)日: 2019-04-19
发明(设计)人: 赵奎斌;王行;李骊;盛赞;周晓军;李朔;杨淼 申请(专利权)人: 北京华捷艾米科技有限公司
主分类号: G06T7/33 分类号: G06T7/33;G06T7/80
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 楼高潮
地址: 100193 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及计算机视觉技术领域。本发明实施例提供一种立体视觉匹配方法及系统,其中该方法包括:获取对应于同步场景的第一散斑场景图像和第二散斑场景图像;对第一散斑场景图像和第二散斑场景图像进行多值化特征提取,以分别得出相对应的第一多值化特征图像和第二多值化特征图像;确定针对第一多值化特征图像和第二多值化特征图像的结构相似度匹配代价和梯度匹配代价,并基于所确定的结构相似度匹配代价和梯度匹配代价生成相对应的视差图像;对视差图像进行优化处理并结合相机的内部参数,以输出对应的深度图像。由此,利用特征图像作为匹配的输入,可以降低噪声等因素的干扰,并使用了多种匹配代价,提高了所获得的深度图像的整体效果。
搜索关键词: 匹配代价 特征图像 多值化 场景图像 散斑 匹配 结构相似度 立体视觉 深度图像 视差图像 计算机视觉技术 降低噪声 内部参数 特征提取 同步场景 优化处理 整体效果 相机 输出
【主权项】:
1.一种立体视觉匹配方法,其特征在于,该方法包括:获取对应于同步场景的第一散斑场景图像和第二散斑场景图像;对所述第一散斑场景图像和所述第二散斑场景图像进行多值化特征提取,以分别得出相对应的第一多值化特征图像和第二多值化特征图像;确定针对所述第一多值化特征图像和所述第二多值化特征图像的结构相似度匹配代价和梯度匹配代价,并基于所确定的结构相似度匹配代价和梯度匹配代价生成相对应的视差图像;对所述视差图像进行优化处理并结合相机的内部参数,以输出对应的深度图像。
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  • 李鹏;王延霞;刘玉婵;李德亮;钱如友;曹传龙 - 滁州学院
  • 2017-07-05 - 2019-09-20 - G06T7/33
  • 本发明公开了一种针对具有颜色信息的三维点云数据快速配准方法,包括如下步骤:统计目标点集和配准点集中的颜色值以及具有相同颜色的点的数量分布,并对RGB点云的颜色进行滤波;筛选两个点集中具有相同RGB值的点,然后对配准点集设置一定的颜色容差;从目标点集中选取的l个点中每次提取4个初始点,在配准点集中构建与4个初始点特征相似的候选点集,判断候选点组合是否是4个初始点的同名点;将4个初始点和其对应的4个同名点组成4个点对,利用整体最小二乘算法计算刚体变换矩阵,并完成配准点集的全局配准;最后利用临近点迭代法完成最终的局部配准。本发明的方法可以在保持高精度的前提下极大地提高点云配准的效率、缩短配准时间。
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