基于随机光场的三维点云双目立体匹配算法优化研究

"面向三维点云测量的双目立体匹配算法 (2009年) - 张辉, 张丽艳 - 南京航空航天大学学报 - TP391 - 文献标识码:A - 文章编号:1005-2615(2009)05-0588-07" 本文主要探讨了一种针对三维点云测量的双目立体匹配算法，该算法在2009年由张辉和张丽艳发表于《南京航空航天大学学报》。在随机光场的辅助照射下，该算法能够综合运用图像信息和几何约束信息，以增强匹配过程中的约束条件。通过这种方法，匹配过程中可以直接获得三维重建的结果，将立体图像匹配和三维点云生成两个过程融合在一起，提高了整体效率。 在算法设计上，研究者引入了一种带权值的匹配窗口策略，这一创新旨在改善匹配效果。权值的引入可以根据不同区域的特征差异给予不同的匹配权重，从而优化匹配过程。此外，基于连续性约束，算法利用生长法来提供初始匹配，这显著减少了算法迭代的次数，加快了匹配速度，提高了计算效率。 考虑到实际应用的需要，作者还探讨了灰度矫正处理对算法性能的影响。灰度矫正是一种常见的图像预处理技术，它用于校正图像的亮度和对比度，以确保不同光照条件下获取的图像具有可比性。通过分析灰度矫正的处理方式，可以优化算法对不同光照条件的适应性，增强其在实际环境中的实用性。 实验部分，作者运用该算法完成了实际物体的三维表面点云重建，并与市场上典型的商用系统进行了重建结果的对比分析。实验结果证明了本文提出的算法在精度和三维重建效果上具有显著的优势，为三维点云测量提供了更为高效和准确的方法。 关键词涉及的关键技术包括立体匹配、三维重建、最小二乘法以及匹配算法。这些关键词揭示了研究的核心内容，即通过双目立体视觉系统，结合数学优化方法（如最小二乘法）解决图像匹配问题，进而实现高精度的三维重构。 这项工作在三维点云测量领域做出了重要贡献，不仅提升了匹配算法的效率，而且通过实验验证了算法在实际应用中的优良性能，对于后续的三维视觉研究和开发具有重要的参考价值。