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为实现两幅或多幅图像的拼接需要提取两幅图像中的特征点,并对所提取的特征点进行精确匹配。本文在应用SIFT方法提取待匹配图像中的特征点并对提取的特征点进行粗匹配基础上,对基于距离约束的特征点的精确匹配方法进行了研究。消除误匹配点对共分两个步骤:1)在一幅图像中取一个特征点计算与该特征点欧式距离最小的两个特征点,并取欧式距离最小值;利用粗匹配点,在待拼接的另一幅图像中同样求相应点间欧式距离并取最小值;若两值中的较小值与较大值之比大于设定阈值,则初步得到精确匹配点对。2)在一幅图像中顺序取初步判定位误匹配的特征点,计算该特征点与精确匹配特征点间欧氏距离,并取距离最小的两个特征点;在待拼接的另一幅图像中同样求相应匹配点间欧式距离并取最小值,两值中的较小值与较大值之比与设定的阈值比较可得到精确匹配点对。实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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使用结构光方法对物体进行三维检测时,需要对图像中结构光条纹中心快速、准确提取。为提高检测速度,可向待测物体同时投射多结构光条。为实现多结构光条纹识别和亚像素中心快速提取,本文提出一种基于Hessian的多结构光条纹亚像素中心提取方法。该方法首先对多结构光条纹进行识别,根据识别的结构光条纹计算各条纹上的极值点,最后在极值点像素位置附近区域确定结构光条纹的亚像素中心。实验表明,该方法减小了Hessian矩阵算法的运算量,提高了结构光亚像素中心提取速度,能满足多结构光条纹识别和亚像素中心快速提取的需要。 相似文献
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