基于自适应双阈值的SURF双目视觉匹配算法研究

• 作者: 冯松 张毅 罗久飞 邱广 韩冷
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 双目视觉 极线约束 图像匹配 加速稳健特征
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 视觉检测与图像测量
• 页码范围: 240-247
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|TH89
• 语种: 中文
• DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905889

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.