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公开(公告)号：CN103292741A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310205209.7
申请日：2013-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于k均值颜色聚类的物体表面三维轮廓的结构光视觉测量方法，在RGB空间确定每种投影颜色的空间直线，计算每个像素点到空间颜色直线的欧式距离，选择其中距离的最小值，对应的颜色标号就是当前像素点最接近的颜色值。然后利用具有相同标号的像素点，自适应调整参数，拟合出新的空间颜色直线。利用k均值聚类算法，进行反复迭代，直到每个像素点的颜色值趋于稳定。颜色分类后，获得解码的序列，进而确定每个匹配点的位置，生成匹配点坐标矩阵。利用三角测量法得到深度信息，实现物体三维表面的重构。本发明提高了颜色分类的准确性、具有很好的鲁棒性和很强的自适应能力，解决了双目立体视觉中匹配困难的问题。
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公开(公告)号：CN103292741B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310205209.7
申请日：2013-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于k均值颜色聚类的物体表面三维轮廓的结构光视觉测量方法，在RGB空间确定每种投影颜色的空间直线，计算每个像素点到空间颜色直线的欧式距离，选择其中距离的最小值，对应的颜色标号就是当前像素点最接近的颜色值。然后利用具有相同标号的像素点，自适应调整参数，拟合出新的空间颜色直线。利用k均值聚类算法，进行反复迭代，直到每个像素点的颜色值趋于稳定。颜色分类后，获得解码的序列，进而确定每个匹配点的位置，生成匹配点坐标矩阵。利用三角测量法得到深度信息，实现物体三维表面的重构。本发明提高了颜色分类的准确性、具有很好的鲁棒性和很强的自适应能力，解决了双目立体视觉中匹配困难的问题。
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