基于单目视觉的物体绝对深度测量研究

• 作者: 张启超 乔战伟
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 单目视觉 Harris-SIFT 深度信息 绝对深度
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 理论与算法|Theory and Algorithms
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP732.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2004803

摘要

随着计算机视觉技术的不断发展、数字成像设备的不断升级,图像深度测量方法被广泛应用于地形地貌测量领域.为了解决传统深度信息测量方法操作复杂、成本高昂、测量设备占据较大空间与载荷等问题,基于Harris-SIFT角点检测算法提出了一种利用单目视觉测量图像中目标物体绝对深度信息的技术.利用单目相机获取目标物体图像,使用多尺度空间下的Harris算法与重新构造特征描述子的SIFT算法提取图像中的特征信息,通过对比图像组间的特征信息,运用凸包原理计算目标物体的深度信息,对目标物体实际深度数据和测量数据进行对比,进而评价测量方法的精度.实验结果表明:利用该测量方法,实际距离与测量距离间的误差率小于3.5％,能够较精确地测量出静态和短距离内物体的绝对深度,且优于其它测量方法.