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公开(公告)号：CN112950527B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201911166459.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于限定几何关联约束的立体匹配形貌测量方法。该方法从立体匹配算法上引入立体相机间的限定几何关联约束条件，能够把多个相机绑定为一个相机，建立多相机的内外参数共线性误差方程，在每一次迭代求解过程中能够完成多幅图像对的信息处理，有效降低迭代过程中法化矩阵的维数，提高相机内外参数求解的效率和精度。接着进行特征点立体匹配，利用求得的限定几何关联约束带入匹配相关目标函数，将特征点在对应相机下所成图像中的选定区域进行搜索前限定，有效缩减亚像素搜索范围，提高搜索效率的同时，使亚像素立体匹配精度得到保证，从而提高视觉三维变形测量的精度与稳定性。
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公开(公告)号：CN112950527A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911166459.8
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于限定几何关联约束的立体匹配形貌测量方法。该方法从立体匹配算法上引入立体相机间的限定几何关联约束条件，能够把多个相机绑定为一个相机，建立多相机的内外参数共线性误差方程，在每一次迭代求解过程中能够完成多幅图像对的信息处理，有效降低迭代过程中法化矩阵的维数，提高相机内外参数求解的效率和精度。接着进行特征点立体匹配，利用求得的限定几何关联约束带入匹配相关目标函数，将特征点在对应相机下所成图像中的选定区域进行搜索前限定，有效缩减亚像素搜索范围，提高搜索效率的同时，使亚像素立体匹配精度得到保证，从而提高视觉三维变形测量的精度与稳定性。
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公开(公告)号：CN111709989B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010394496.0
申请日：2020-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于多源特征数据控制的双向闭合模式的立体视觉全场测量方法。本发明建立多源特征数据融合框架；基于多元特征数据融合框架，建立融合函数，对不同类型的特征数据进行融合，得到多源特征数据；基于多源特征数据，建立双向闭合视觉测量模式；基于双向闭合视觉测量模式，确定特征点云集的最小代价，采用非线性迭代方法进行迭代求解空间目标参数。本发明改变传统视觉测量方法中的从图像数据到空间特征信息传递的单向过程，将已获取或确认的空间数据作为控制信息返回至测量处理过程中，构建双向闭合测量模式，并进行高效多源特征数据融合，克服特征点的单一性与低效性问题，增加了解算冗余信息，提高视觉系统整体测量精度。
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公开(公告)号：CN111709989A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010394496.0
申请日：2020-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于多源特征数据控制的双向闭合模式的立体视觉全场测量方法。本发明建立多源特征数据融合框架；基于多元特征数据融合框架，建立融合函数，对不同类型的特征数据进行融合，得到多源特征数据；基于多源特征数据，建立双向闭合视觉测量模式；基于双向闭合视觉测量模式，确定特征点云集的最小代价，采用非线性迭代方法进行迭代求解空间目标参数。本发明改变传统视觉测量方法中的从图像数据到空间特征信息传递的单向过程，将已获取或确认的空间数据作为控制信息返回至测量处理过程中，构建双向闭合测量模式，并进行高效多源特征数据融合，克服特征点的单一性与低效性问题，增加了解算冗余信息，提高视觉系统整体测量精度。
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