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公开(公告)号：CN104658272A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510117531.3
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于双目立体视觉的道路车流量统计与测速方法。本发明包括:(1)对双目摄像头的左摄像头获取的图像序列进行灰度化处理，对处理后的图像序列进行光流计算；对以上光流计算的结果进行连通域分析，通过面积特征筛除虚假目标，得到运动车辆的区域及形心坐标；通过设定统计区域并比较车辆形心坐标的方式对道路车流量进行统计；利用运动车辆的视差信息与双目摄像机内外参数将车辆形心坐标转换至摄像机坐标系，对车辆速度进行计算。本发明的方法适合于对道路多车辆的统计以及速度测量，具有测量准确，可靠性高，实施成本低的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485675B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610854331.0
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于3D局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法。S1利用RGB‑D传感器同时获取对齐的纹理图像和深度图像；构建场景流估计能量泛函，结合3D局部刚性表面假设和全局约束方法求解稠密场景流，场景流能量函数的形式为；利用纹理图像和深度图像，结合3D局部刚性表面假设设计数据项；结合深度图驱动的各向异性扩散张量和全变分正则化设计平滑项；创建图像金字塔，采用由粗到精的求解策略；利用对偶方法求解场景流，引入场景流辅助变量。本发明利用彩色图像的像素间色差与像素之间的位置关系来共同确定空域滤波器权值，进而解决了修复过程中边缘失真的问题，为减少修复误差，结合颜色信息与结构相似度系数共同确定值域滤波器权值。
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公开(公告)号：CN104680544B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510117536.6
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明公开了一种基于3维流场正则化的变分场景流估计方法。包括以下步骤：利用已经标定好的左右摄像机获取左右图像序列；将3维流场进行正则化得到场景流数据项；将2维光流平滑项向3维空间扩展，得到场景流驱动各向异性的场景流平滑项；根据方向信息设计扩散张量并进行本征分解，得到每个方向上的扩散强度，从而进行各向异性平滑，得到深度平滑项；将场景流数据项、场景流平滑项和深度平滑项合并，构建能量泛函；使用变分极小化的方法，得到能量泛函对应的Euler方程的解；利用超松弛迭代对Euler方程进行迭代求解，得到优化后的场景流和深度信息。本发明具有鲁棒性高，场景流精确的优点。
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公开(公告)号：CN106504202A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610854332.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于自适应非局部平滑的3D场景流估计方法。本发明包括：根据双目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将局部约束方法与全局平滑相结合，并引入自适应非局部平滑；参考Lucas模型，设计局部邻域约束的场景流数据项；平滑项采用鲁棒函数，构造近似于L1范数的全变分平滑；使用去对偶的方式求解能量泛函。本发明能够有效地去除图像序列中噪声产生的异质点，保持运动场的边缘信息，能有效地传递给低纹理区域。
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公开(公告)号：CN106485675A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610854331.0
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/005 , G06T5/50 , G06T2207/20016 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明涉及一种基于3D局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法。S1利用RGB-D传感器同时获取对齐的纹理图像和深度图像；构建场景流估计能量泛函，结合3D局部刚性表面假设和全局约束方法求解稠密场景流，场景流能量函数的形式为；利用纹理图像和深度图像，结合3D局部刚性表面假设设计数据项；结合深度图驱动的各向异性扩散张量和全变分正则化设计平滑项；创建图像金字塔，采用由粗到精的求解策略；利用对偶方法求解场景流，引入场景流辅助变量。本发明利用彩色图像的像素间色差与像素之间的位置关系来共同确定空域滤波器权值，进而解决了修复过程中边缘失真的问题，为减少修复误差，结合颜色信息与结构相似度系数共同确定值域滤波器权值。
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公开(公告)号：CN104809698A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510117532.8
申请日：2015-03-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于深度图像修复技术领域，具体涉及对kinect深度图像的基于改进三边滤波的Kinect深度图像修复方法。本发明包括：利用Kinect同步获取深度图与彩色图；对彩色图和深度图进行对齐；提取深度图边缘信息；提取彩色图边缘信息；去除彩色图中的非边界纹理信息；用区域生长方法，在深度图中找出深度值错误的像素点并去除该点的错误深度值；用基于色差与结构相似度系数的改进三边滤波方法对深度图空洞区域进行填充修复。该方法针对kinect深度图像具有良好的空洞填充效果，能够较好地保持深度图边缘信息。
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