1 海军航空大学, 山东 烟台 264001
2 国防科技大学前沿交叉学科学院, 湖南 长沙 410073
3 国防科技大学计算机学院, 湖南 长沙 410073
聚焦型光场相机在运动恢复结构(SFM)和场景重建等领域中的作用日益显现。但是传统SFM算法因聚焦型光场相机具有特殊的结构而难以直接应用。针对这一问题,提出一种完整的聚焦型光场相机等效多目相机模型。在此基础上,利用传统多目相机的SFM算法,给出了适用于聚焦型光场相机的位姿估计算法示例和点云三角化算法示例。最后,通过仿真实验和真实场景重建实验验证了本文等效多目相机模型和SFM算法的正确性,进而表明聚焦型光场相机的SFM问题可以等价为多目相机的SFM问题。
机器视觉 聚焦型光场相机 多目相机模型 运动恢复结构 场景重建 位姿估计 三角化
1 海军航空大学, 山东 烟台 264001
2 国防科技大学前沿交叉学科学院, 湖南 长沙 410073
3 国防科技大学计算机学院, 湖南 长沙 410073
精确标定能够发挥出聚焦型光场相机在场景重建和非接触测量等方面的作用。而标定精度提升的关键之一在于精确的特征提取算法。为了提升特征检测的精度和效率,提出一种基于原始图的棋盘格角点检测算法。利用稳健的角点检测算子对原始图角点进行检测,并利用二维角点与三维光场圆域特征的对应关系进行角点筛选。然后,利用图像一致性对角点进行亚像素优化。进行了仿真角点检测实验和仿真标定实验,并基于R29聚焦型光场相机得到的重建角点进行了距离测量实验。实验结果表明,所提角点检测算法的精度高于现有算法,并证明了基于所提角点检测方法的标定算法能够得到更加精准的结果。
机器视觉 聚焦型光场相机 角点检测 标定 原始图 光场圆域特征 光学学报
2020, 40(14): 1415002
西安工程大学电子信息学院， 陕西 西安 710048
针对点云配准时间长、收敛缓慢、对应点匹配易错等缺点，提出一种基于内部形态描述子（ISS）特征点结合改进迭代最近点(ICP)的点云配准算法。首先采用ISS算法进行点云特征提取，并以快速点特征直方图进行特征描述，然后通过采样一致性算法完成点云的初始配准，使两片不同角度点云获得一个相对较好的初始位姿，最后通过k维树近邻搜索法加速对应点对的查找，以提高点云ICP精细配准效率。实验结果表明，与传统配准算法相比，该算法配准精度高，而且执行速度快。
机器视觉 点云配准 特征提取 初始配准 精细配准 激光与光电子学进展
2017, 54(11): 111503
