典型文献
基于改进FAST和BRIEF的双目视觉测量方法
文献摘要：
针对传统features from accelerated segment test(FAST)算法检测到的角点存在聚簇现象和阈值依靠人为确定,图像匹配算法匹配准确率较低和双目视觉测量精度较低等问题,提出一种基于改进FAST和binary robust independent elementary features(BRIEF)的双目视觉测量方法.首先用FAST算法提取出特征点,简化检测模板,同时用自适应阈值提取特征点;然后用改进的BRIEF描述特征点,用像素点邻域的灰度平均值进行比较形成描述子;之后用汉明距离完成匹配;最后用灰度梯度法得到匹配点的亚像素坐标,根据视差和三角测量原理计算出匹配点的三维空间坐标,从而完成被测物体的尺寸测量.实验结果表明:在角点检测方面,改进的FAST检测到的角点更均匀;在图像配准方面,通过与其他算法进行对比,验证了所提方法能有效地提高匹配准确率;在测量方面,所提方法测量的最低相对误差为0.45％,满足测量要求.
文献关键词：
图像处理;双目视觉;FAST算法;BRIEF描述符;灰度梯度法
中图分类号：
作者姓名：
宋超群;许四祥;杨宇;化猛奇
作者机构：
安徽工业大学特种重载机器人安徽省重点实验室,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032
文献出处：
引用格式：
[1]宋超群;许四祥;杨宇;化猛奇-.基于改进FAST和BRIEF的双目视觉测量方法)[J].激光与光电子学进展,2022(08):163-170
A类：
灰度梯度法
B类：
FAST,BRIEF,双目视觉测量,features,from,accelerated,segment,test,聚簇,图像匹配算法,匹配准确率,测量精度,binary,robust,independent,elementary,先用,自适应阈值,提取特征点,像素点,邻域,描述子,汉明距离,亚像素坐标,视差,三角测量原理,三维空间,空间坐标,尺寸测量,角点检测,图像配准,高匹配,描述符
AB值：
0.322045
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