ScholarMate
客服热线:400-1616-289

结合Harris算子和极线约束改进的SIFT立体匹配算法

杨伟姣; 杨先海
中国知网
山东理工大学

摘要

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在双目立体视觉匹配过程中提取的特征点数量多、计算量大和耗时长的问题,本文提出一种结合Harris算子和极线约束改进的SIFT立体匹配算法。该算法通过Harris算子提取左图像特征点代替SIFT算法中的极值点,并引入极线约束来限定搜索范围获取右图像特征点,从而缩短特征点的提取时间并提高了准确率。实验结果表明,本算法在双目立体匹配过程中可实现较好的效果,有效地提高了匹配实时性和精度。

关键词

双目视觉 立体匹配 Harris 极线约束 尺度不变特征变换(SIFT) binocular vision stereo matching epipolar constraint scale invariant feature transform(SIFT)