基于SURF算法的双目视觉特征点定位研究

• 作者: 徐子锋 王永锋 石超 陈龙
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征点重建 SURF算法 双目视觉 最小二乘法 公垂线段中点法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2019.03.002

摘要

针对双目视觉立体图像特征点匹配质量不好导致定位精度低的问题,本文提出改进SURF匹配的特征点定位方法.在改进的SURF匹配算法中,采用双向匹配、NNDR约束、对称性约束、极线约束和交叉匹配约束的方法,提高了图像特征点匹配的质量.在双目视觉特征点定位中,采用公垂线段中点法具有更高的特征点定位精度.实验证明,该算法的特征点定位精度更高,同时可以达到实时三维重建效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈龙	上海理工大学机械工程学院	54	301	9.0	15.0
2	石超	上海理工大学机械工程学院	4	4	2.0	2.0
3	王永锋	上海理工大学机械工程学院	4	4	2.0	2.0
4	徐子锋	上海理工大学机械工程学院	2	4	2.0	2.0