| 一种基于改进ORB算法的双目视觉测距方法 |
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| 引用本文： | 宋超群,许四祥,杨宇,化猛奇.一种基于改进ORB算法的双目视觉测距方法[J].光电子．激光,2021,32(2):122-129. |
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| 作者姓名： | 宋超群 许四祥 杨宇 化猛奇 |
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| 作者单位： | 特种重载机器人安徽省重点实验室 ;安徽工业大学机械工程学院,安徽 马鞍山 243032,特种重载机器人安徽省重点实验室 ;安徽工业大学机械工程学院,安徽 马鞍山 243032,特种重载机器人安徽省重点实验室 ;安徽工业大学机械工程学院,安徽 马鞍山 243032,特种重载机器人安徽省重点实验室 ;安徽工业大学机械工程学院,安徽 马鞍山 243032 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51374007)、安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0259)和特种重载机器人安徽重点实验室开 放基金项目(TZJQR005-2021)资助项目 (1.特种重载机器人安徽省重点实验室； 2.安徽工业大学机械工程学院,安徽 马鞍山 243032) |
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| 摘 要： | 针对传统基于特征点图像匹配算法误匹配率高和 双目视觉系统测量精度低问题,提 出一种基于改进ORB 算法的双目视觉测距方法。首先采用引导滤波对图像进行预处理,然 后将FAST 检测得到的特征点作为中心,得到围绕该特征点的区域,将该区域进行分割, 分别求出左右区域的质心坐标,根据两质心坐标进行主方向的确定；再采用Sobel 算子计 算出像素点水平和垂直梯度,比较每个像素点对之间水平与垂直梯度中的较大值,把比较 结果串成一个二值位字符串的形式,从而形成描述符,采用汉明距离进行匹配；最后在测 量阶段用二维二次函数拟合的方法获得特征点的亚像素坐标,通过三角测量原理获得对应 特征点的空间三维坐标,从而得到被测物体的尺寸。实验结果表明,本文改进算法的匹配精度较 传统ORB算法提高35.25%,同时测量的最低相对误差达到0.428%,满足测量要求。
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| 关 键 词： | 双目视觉 特征点匹配 改进ORB算法 函数拟合 测量 |
| 收稿时间： | 2020/9/28 0:00:00 |
Binocular vision ranging method based on improved ORB algorithm |
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| SONG Chao-qun,XU Si-xiang,YANG Yu and HUA Meng-qi.Binocular vision ranging method based on improved ORB algorithm[J].Journal of Optoelectronics·laser,2021,32(2):122-129. |
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| Authors: | SONG Chao-qun XU Si-xiang YANG Yu and HUA Meng-qi |
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| Institution: | Anhui Province Key Laboratory of Special Heavy Lood Robot ;College of Mechanical Engineering,Anhui University of Technology,Maanshan,Anhui243032,China,Anhui Province Key Laboratory of Special Heavy Lood Robot ;College of Mechanical Engineering,Anhui University of Technology,Maanshan,Anhui243032,China,Anhui Province Key Laboratory of Special Heavy Lood Robot ;College of Mechanical Engineering,Anhui University of Technology,Maanshan,Anhui243032,China and Anhui Province Key Laboratory of Special Heavy Lood Robot ;College of Mechanical Engineering,Anhui University of Technology,Maanshan,Anhui243032,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | binocular vision feature point matching improved ORB algorithm function fitting measuring |
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