结合改进的SIFT算法的双目视觉测距

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针对采用双目视觉测距进行无人机实时巡线测距时计算复杂、实时性不高的问题,提出了结合改进的SIFT算法的双目视觉测距方案.该方案采用类单目的双目视觉模型,以减少计算变量;采用缩小尺度空间个数、降低特征向量维度、街区距离代替欧式距离的方法对传统的SIFT算法进行改进,以提高两摄像机同时拍摄的两幅图片同一特征点的匹配效率.结果表明:该方法匹配时间缩短了32%,测量最大误差率降至3.75%,可满足无人机快速实时巡线测距的精度要求.
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