CN119417976A 一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法 （浙江理工大学）_第1页
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一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三本发明公开了一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，包括(1)搭建封闭式(4)相机标定与图像校正：采用棋盘格标定法对算出织物视差图；(7)点云生成：根据所述步骤(6)获得的视图差计算出每个像素值的深度图，22.根据权利要求1所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特3.根据权利要求2所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特4.根据权利要求1所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特5.根据权利要求1所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特6.根据权利要求5所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特37.根据权利要求1所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特L4)迭代更新：在每次迭代中，使用前一次的匹配结果b)多组图像对递进匹配：对多组图像对进行匹8.根据权利要求1所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特视差值d由左右视图中的对应像素的水平位置差异计算得到：9.根据权利要求8所述的一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特3)一致性检查：对视差图进行反向验证，通45一种基于双目立体视觉系统的多视角三维重建方法,提出了空间扫描投票和最大化策略来估计所选视点的半密集深度图,然后合并深度图来构建更大的3D模型。赵壮壮提供了一种量化闭环检测方法,实现对新输入位置信息和工作记忆存储的信息的滤波,判断是否达到果；此发明利用TOF深度数据对应的双目深度数据进行限定,大大减小了双目数据的计算6[0008]一种多视图递进匹配下的织物表观形貌三维重建方法，其特征在于包括如下步78[0048]高精度立体匹配与深度计算：本发明通过使用多通道图卷积神经网络和基于GRU9置以及畸变系数等；通过标定图像中棋盘格角点的三维坐标和对应的图像坐标，利用PnP

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