基于双目视觉的无人机空中加油特征匹配方法研究

【摘要】在本文中以空中加油为应用背景,基于视觉测量技术,系统地分析了基于双目视觉的获取的无人机图像的立体匹配算法。双目立体视觉是从不同的角度拍摄同一目标,通过几何成像原理计算出图像像素之间的位置偏差(视差),得出目标的三维信息。本文主要研究探讨了双目立体视觉技术中的摄像机标定、图像获取、特征点提取、立体匹配等几个部分。首先介绍了空中加油的研究背景意义和机器视觉的国内外研究现状,然后对实现本研究课题的各个技术问题进行展开讨论和研究。详细介绍了摄像机成像基本模型,针对空中加油中无人机的三维信息要求稳定性好、精度高,但是传统标定方法存在精度不够的问题,本文利用基于极线校正的立体视觉系统标定算法,根据已经标定出的初步内外参数值,对图像进行极线校正,提高摄像机标定精度。图像匹配阶段因为传统SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)描述符在图像处理中存在多个相似区域容易造成误匹配,Daisy匹配效率会因高维的描述符而降低的问题,所以采用基于SIFT和daisy描述算子进行立体匹配算法。该方法步骤是利用SIFT算法生成关键特征点,采用Daisy描述符代替SIFT原有特征描述算法对特征点进行描述,再采用daisy特征描述算子的欧氏距离当作判断相似测量准则进行匹配,最后采用RANSAC算法对误匹配点进行剔除,仿真结果表明该方法对图像变换和噪声具有很好的鲁棒性,并且能满足空中加油对接中要求实时性和准确度高。
【作者】周婷；
【导师】罗德林；
【作者基本信息】厦门大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】双目视觉原理；极线校正；SIFT-DAISY；

【参考文献】
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