Image match on SIFT 双目匹配 测距

资 源 简 介

Image match on SIFT 双目匹配 测距

详 情 说 明

基于SIFT特征的双目匹配测距方法是一种经典的计算机视觉技术，核心思想是通过两个水平放置的相机拍摄同一场景，利用特征点匹配计算视差来还原深度信息。该方法需要预先完成相机标定，确保两个摄像头的相对位置和内部参数已知。

整个流程可分为三个关键阶段：

首先是特征提取阶段，SIFT算法通过检测尺度空间极值点，并结合关键点方向信息生成具有旋转不变性的描述子。这种特征对光照变化和视角变化具有较强的鲁棒性，比传统的角点检测更适合立体匹配场景。

第二阶段是特征匹配，采用最近邻搜索算法为左图像中的每个特征点在右图像中寻找对应点，并通过双向匹配和距离比测试剔除误匹配。在MATLAB实现中可以利用KD-tree加速搜索过程，同时结合极线约束进一步提纯匹配对。

最后是深度计算阶段，根据匹配成功的特征点对和相机标定参数，通过三角测量原理计算每个特征点的三维坐标。由于相机位置水平放置且已完成标定，深度计算可简化为视差与基线距离的线性关系，大大提高了计算效率。

实际应用中需要注意：标定质量直接影响测距精度；两相机光轴需保持平行；场景需包含足够纹理特征；匹配阶段需要设置合理的误匹配过滤阈值。实验结果证明该方法在3-10米范围内能达到厘米级精度，适用于室内导航、三维重建等场景。