基于SURF-RANSAC配准的三维重建

作者：别治峰; 刘守山^*; 黄春凤

来源：科学技术与工程, 2019, 19(28): 239-244.

• 特征匹配
• Hessian矩阵
• 随机抽样一致性
• 三维重建

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。

• 单位
  山东科技大学; 电子信息工程学院