导读:本文包含了叁目立体匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:单目视觉,工业机器人,零件抓取,Chamfer距离
叁目立体匹配论文文献综述
宋薇,仇楠楠,沈林勇,章亚男[1]（2018）在《面向工业零件的机器人单目立体匹配与抓取》一文中研究指出为实现通用性强、快速、准确的工业机器人6自由度零件抓取,提出了一种基于单目视觉引导的零件3维抓取方法.首先,采用按倾角分层的Chamfer距离匹配算法建立图像与待匹配模板的相似度函数,并运用爬山法局部优化的遗传算法搜索最优匹配结果;然后,通过CAD(计算机辅助设计)模型建立离线3D模板库,将匹配算法拓展到适用于复杂结构零件的空间6自由度位姿检测;最后,由各坐标系间的矩阵转换和系统标定得到机器人的抓取信息,从而实现零件的3维抓取.实验结果表明,优化后的位姿检测算法在匹配速度和准确性上均有所提升,且基于该检测算法的机器人3维抓取实验的位置误差在2 mm以内、转角误差在2?以内,可用于工业智能机器人的零件抓取.(本文来源于《机器人》期刊2018年06期）
鞠芹,安平,张倩,吴妍菲,张兆杨[2]（2010）在《基于多目立体匹配的深度获取方法》一文中研究指出提出一种深度获取方法,利用基于颜色分割的多目立体匹配算法,从多个视点图像中提取深度信息。利用mean-shift算法,根据颜色信息分割参考图像,提取图像中的颜色一致性区域,通过局部窗口匹配算法进行多目立体匹配得到多幅初始视差图,根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图以提高视差图的精度并对视差图进行优化后处理,按照视差与深度的关系,将视差图转化为深度图。该算法能有效处理匹配过程中的遮挡区域,提高匹配精度和视差图的准确度。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年14期）
李秀智,张广军[3]（2007）在《一种基于边缘线的叁目立体匹配方法》一文中研究指出为实现准确的叁维场景匹配,提出了一种基于边缘线的叁目立体匹配方法。Canny边缘是一种常用的视觉特征,通过对Canny算子加以改进,提高了边缘线条匹配的可靠性。匹配过程分层次进行,首先通过边缘上少量点的成功匹配确定边缘线条间的对应关系,然后以此来约束该边缘上其他点的匹配。详细介绍了对应特征匹配所用的约束条件。首先,使用叁目系统中第叁个摄像机提供的额外极线约束,有效地减少了误匹配。由于常规所用的叁目极线约束条件给出的匹配效果并不理想,提出了另外一种更加有效的叁目极线约束应用方法。此外还介绍了边缘点的梯度方向约束,给出了基于以上约束条件的边缘线匹配算法。实验结果表明,该算法具有较高的匹配正确率,是一种有效的立体匹配算法。(本文来源于《光电工程》期刊2007年02期）
管业鹏,武频,朱晓锦,陆乃将[4]（2006）在《基于视差与基线距相关叁目立体匹配法》一文中研究指出采用统计过程控制方法对二维图像特征点区域定位,并提取二维图像特征点。避免了提取二维图像特征点时,根据被处理图像的先验信息,利用试探方法确定阈值的局限性。在立体匹配时,将灰度相关系数小于最大灰度相关系数一定范围内的特征点作为灰度相关复峰初始匹配特征点集合。根据由正确匹配特征点组成的视差矩阵与对应的基线距矩阵存在极大相关性,从灰度相关复峰初始匹配特征点集合中确定唯一匹配特征点。通过对外形复杂的实际物体及已知精确叁维坐标的标准工件的叁维重建,证实了文中所提方法的有效性和可靠性。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2006年11期）
舒志龙,阮秋琦[5]（2001）在《快速对称多窗口正交叁目立体匹配》一文中研究指出提出了一种对称多窗口正交叁目立体匹配算法 ,利用双目立体视觉中有效的对称多窗口 ( symm etry mul-ti- window,SMW)方法视差估计的不确定度 ,在正交叁目立体匹配中融合通过 SMW方法得到的水平和垂直两个图像对的视差计算结果形成新的视差图 .在实现叁目立体匹配的同时提出了双目 SMW立体匹配方法快速算法 ,使得计算一对立体图像的 9个窗口两个方向 (从左到右和从右到左 ) ZN CC的速度和计算一个 ZN CC相当 ,计算时间约只有原来的 1/ 18.通过对实际的叁目立体图像组的实验 ,结果表明相对于单纯的双目 SMW方法 ,在遮断区域、单方向平滑区域都得到了具有鲁棒性的视差估计 ,而且计算速度令人满意 .(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2001年10期）
叁目立体匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出一种深度获取方法,利用基于颜色分割的多目立体匹配算法,从多个视点图像中提取深度信息。利用mean-shift算法,根据颜色信息分割参考图像,提取图像中的颜色一致性区域,通过局部窗口匹配算法进行多目立体匹配得到多幅初始视差图,根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图以提高视差图的精度并对视差图进行优化后处理,按照视差与深度的关系,将视差图转化为深度图。该算法能有效处理匹配过程中的遮挡区域,提高匹配精度和视差图的准确度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
叁目立体匹配论文参考文献
[1].宋薇,仇楠楠,沈林勇,章亚男.面向工业零件的机器人单目立体匹配与抓取[J].机器人.2018
[2].鞠芹,安平,张倩,吴妍菲,张兆杨.基于多目立体匹配的深度获取方法[J].计算机工程.2010
[3].李秀智,张广军.一种基于边缘线的叁目立体匹配方法[J].光电工程.2007
[4].管业鹏,武频,朱晓锦,陆乃将.基于视差与基线距相关叁目立体匹配法[J].仪器仪表学报.2006
[5].舒志龙,阮秋琦.快速对称多窗口正交叁目立体匹配[J].计算机研究与发展.2001