针对基于二维平面靶标的双目标定问题,为提高标定稳定性及标定精度,从单应性矩阵的角度分析了标定姿态的选择对标定结果的影响,提出对标定姿态进行规避的三个性质。三个性质分别指出,避免出现只平移靶标及在靶标平面内旋转靶标的姿态,尽量避免靶标平面与图像成像面平行的姿态。在此基础上,提出了一种五姿态集标定方法。实验结果表明,三个性质应用价值高,有利于保证标定精度;当每个姿态集下拍摄不少于三对图像时,五姿态集标定法能达到较高的标定稳定性与标定精度。
测量 双目标定姿态 五姿态集标定 单应性矩阵 标定精度 标定稳定性
针对传统外极线约束的匹配算法存在误匹配率、漏匹配率较高的问题,提出了基于图像相似几何特征的双目匹配检验和筛选算法。利用外极线几何约束算法获得不共外极线和共外极线的初始匹配点。根据左右图像正确的匹配点具有相似的几何位置关系,引出最大向量角和最大角度差准则。对于不共外极线的初始匹配点,提出了基于更新策略的视差梯度约束与最大向量角准则相结合的误匹配剔除算法,降低了误匹配率,并且克服了只用视差梯度约束过多误剔除的缺陷。对于共外极线的初始匹配点,提出利用最大角度差和最大向量角准则筛选正确的匹配点,然后进一步利用顺序一致性约束和视差梯度约束检验筛选的匹配点,降低了漏匹配率。实验结果表明,该算法匹配准确率高,通用性强,误匹配率和漏匹配率分别能控制在0.1%和7%以内,适用于不同复杂程度的被测物体。
双目匹配 相似几何特征 最大向量角准则 最大角度差准则 视差梯度约束 外极线约束