基于SURF-RANSAC配准的三维重建

摘要：

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法.利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建.在Open CV上对该算法进行验证.结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度.

关键词：特征匹配、Hessian矩阵、随机抽样一致性、三维重建

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省重点研发计划2015GSF118094

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：239-244