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基于平行双目视觉的目标距离计算
引用本文:刘涛,于忠清,马千里.基于平行双目视觉的目标距离计算[J].青岛大学学报(自然科学版),2009,22(1):59-62.
作者姓名:刘涛  于忠清  马千里
作者单位:青岛大学信息工程学院,山东,青岛,266071
摘    要:为了快速的计算出相机与目标物之间的距离,需要找到两幅图像的对应点。采用SIFT算法提取图像特征向量后,在匹配时加入外极线的约束条件,可以有效地去除误匹配,提高测量精度。实验结果表明,距离测量的相对误差在2%以内。

关 键 词:平行双目视觉  距离计算  SIFT特征匹配  外极线约束

Target Distance Computing Based on Parallel Binocular Stereo Vision
LIU Tao,YU Zhong-qing,MA Qian-li.Target Distance Computing Based on Parallel Binocular Stereo Vision[J].Journal of Qingdao University(Natural Science Edition),2009,22(1):59-62.
Authors:LIU Tao  YU Zhong-qing  MA Qian-li
Institution:College of Information Engineering;QingDao University;Qingdao;266071;China
Abstract:In order to calculate the distance between camera and target in parallel binocular vision system,the matching points in two images should be confirmed.The image matching algorithm based on scale invariant feature transform is used,and the fake matching points are eliminated by adding epipolar restriction in this study.This new image matching algorithm can achieve high-precision measurement,and the relative error of distance measurement is less than 2%.
Keywords:parallel binocular stereo vision  distance computing  SIFT feature matching  epipolar restriction  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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