典型文献
基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法
文献摘要：
针对RGB-D中深度图像分辨率低、范围小、噪声大而不利于三维重建的问题,研究了一种基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法.先对RGB-D图像进行预处理对齐,使用基于特征匹配算法对特征点提取和粗匹配,其次通过本文研究的不同视角下同一物体面对应关系来剔除误匹配,最后根据单应矩阵得到宽视角的RGB-D图像以及三维模型.本文使用了尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)和定向FAST和旋转BRIEF(ORB)3种算法来进行对比实验.实验结果表明,添加本文方法后的算法在有形变、旋转的图像上分别剔除41％、29％和52％的误匹配,均方根误差减少了5％、27％和33％.在缩放的图像上分别剔除53％、57％和51％的误匹配,均方根误差减少了14％、17％和28％,提高了匹配精度,验证了本文方法的可行性.
文献关键词：
RGB-D图像;图像拼接;三维重建;深度信息
中图分类号：
作者姓名：
于广旺;杨家志;陈梦强;沈洁
作者机构：
桂林理工大学信息科学与工程学院 桂林541006;广西嵌入式技术与智能系统重点实验室 桂林541006
文献出处：
引用格式：
[1]于广旺;杨家志;陈梦强;沈洁-.基于物体面对应的RGB-D图像拼接优化方法)[J].电子测量技术,2022(21):98-103
A类：
B类：
体面,RGB,图像拼接,深度图像,图像分辨率,三维重建,对齐,特征匹配算法,特征点提取,粗匹配,不同视角,下同,一物,误匹配,单应矩阵,尺度不变特征变换,SIFT,加速稳健特征,SURF,FAST,BRIEF,ORB,缩放,匹配精度,深度信息
AB值：
0.389815
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