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基于一种快速区域匹配算法的三维重建方案研究
其他题名3D reconstruction based on a fast area-based stereo matching algorithm
高宏伟; 吴成东; 李斌
作者部门机器人学研究室
会议名称6th World Congress on Intelligent Control and Automation
会议日期June 21-23, 2006
会议地点Dalian, China
会议主办者Dalian Univ Technol, Northeastern Univ, Dalian Maritime Univ, Shanghai Baosight Software Co Ltd, IEEE Robot & Automat Soc, Natl Nat Sci Fdn China, Chinese Assoc Automat, IEEE Control Syst Soc, Beijing Chapter, Minist Educ China, Grandar Robot Co Ltd, Yokogawa Elect Corp, KC Wong Educ Fdn, Siemens Ltd
会议录名称WCICA 2006: Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation, Vols 1-12, Conference Proceedings
出版者IEEE
出版地NEW YORK
2006
页码9542-9546
收录类别EI ; CPCI(ISTP)
EI收录号20071510544371
WOS记录号WOS:000241773209347
产权排序1
ISBN号1-4244-0331-6
关键词平行双目视觉 U1>u2 约束 图像校正 灰度交叉互相关 三维重建
摘要本文针对平行双目视觉系统的成像特点,从摄像机成像几何上证明了对于空间任一点在两个图像坐标系中的水平方向坐标均存在U1>U2这一隐含的约束条件。论述了以该约束条件下的灰度互相关匹配算法为核心的三维重建过程,基于真实环境图像的极线校正和三维稀疏与稠密重建的实验结果证明了所提出算法的有效性。
其他摘要According to the parallel binocular vision system, a connotative constraint was proved by geometry theory in this paper. That is for any space point projected into two images, along the horizontal direction in image coordinate, there always exists u(1) > u(2). Based on this constraint, a fast stereo cross-correlation algorithm and correlative 3D reconstruction process were introduced. Epipolar rectification, 3D sparse and dense reconstruction results show the validity of the algorithm.
语种中文
引用统计
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/8952
专题机器人学研究室
通讯作者高宏伟
作者单位1.Robotics Laboratory, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016
2.Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039
3.School of Information Science and Engineering, Northeast University, Shenyang 110004
推荐引用方式
GB/T 7714
高宏伟,吴成东,李斌. 基于一种快速区域匹配算法的三维重建方案研究[C]//Dalian Univ Technol, Northeastern Univ, Dalian Maritime Univ, Shanghai Baosight Software Co Ltd, IEEE Robot & Automat Soc, Natl Nat Sci Fdn China, Chinese Assoc Automat, IEEE Control Syst Soc, Beijing Chapter, Minist Educ China, Grandar Robot Co Ltd, Yokogawa Elect Corp, KC Wong Educ Fdn, Siemens Ltd. NEW YORK:IEEE,2006:9542-9546.
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