双目立体校正

为提高双目立体视觉测量图像精确匹配的稳定性,提出一种基于特征点能量的稳健匹配新算法。该算法基于极线约束获取左右图像中特征点的初始匹配,根据特征点之间极线约束关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特

提出了一种基于十字靶标的双目立体测量系统标定方法。采用多视图几何约束和光束平差优化精确获得两相机内参数,同时得到在两相机各自坐标系下重建出的靶点三维坐标点集;由两组三维点集之间的刚体变换直接求得系统外

大部分基于卷积神经网络的双目立体匹配算法往往将双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算,缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力,导致不适定区域(如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域

双目立体视觉测量系统是工业测量中的重要手段,三维重建是双目立体视觉测量体统中非常重要的一环。基于视差原理的传统三维重建模型是对双目立体视觉系统的一种理想化抽象。通过分析由平面到三维点的实际映射过程,提

Bumblebee2 是一款有名的立体相机。 研究立体视觉或机器人视觉的用。

基于C++的双摄像头的立体双目测距算法。可以实现对物体目标的捕捉。

SAD(Sumofabsolutedifferences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快

双目立体视觉传感器的现场标定技术.pdf

机器视觉因其有信号探测范围宽、获取信息完整、符合人类认知习惯、维护成本低、不产生环境污染等多优点,已在智能车环境感知系统中广泛采用。机器视觉车辆环境感知系统中的主要任务是完成道路及目标的识别和跟踪,为

基于双目视觉的立体匹配算法研究与应用，自认为具备一定参考价值。