一种基于图割的立体匹配方法

    公开(公告)号:CN105405116B

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201410449393.4

    申请日:2014-09-04

    Abstract: 本发明出一种基于图割的立体匹配方法。用MSERDoG算子对左右两幅图像提取支撑点;将支撑点的像素灰度值作为匹配代价、固定窗口作为代价聚合对左右两幅图像的支撑点进行匹配,求得支撑点的视差;计算左右两幅图中每个像素点的DAISY描述符算子;将支撑点的视差作为图割算法中的标号,将每个像素点的DAISY描述符算子作为图割算法中能量函数的数据项用于图割算法中,最终通过求取能量函数最小值求得稠密视差图,实现立体匹配。本发明能够在保证图像匹配精度的情况下提高匹配效率。

    一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法

    公开(公告)号:CN107292910B

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN201610225318.9

    申请日:2016-04-12

    Abstract: 本发明提出一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法。对移动相机获取的视频图像序列进行归一化处;对图像进行归一化处理可以消除光照因素的影响;提取图像序列每帧图像的特征点,使用相邻两帧图像的特征点对应关系获取后一帧图像对应于前一帧图像的变换矩阵,使用变换矩阵更新前一帧图像的像素模型获取后一帧图像的像素模型,其中,图像序列第一帧图像的像素模型通过初始化获得;根据特征点和像素模型,计算获得检测目标所需的决策阈值和决策阈值最小数目;根据决策阈值和决策阈值最小数目判断图像中的像素点是属于背景像素还是属于运动目标像素,从而检测出图像中的目标。本发明检测结果不会出现孔洞现象,能够及时消除鬼影现象。

    一种基于图割的立体匹配方法

    公开(公告)号:CN105405116A

    公开(公告)日:2016-03-16

    申请号:CN201410449393.4

    申请日:2014-09-04

    Abstract: 本发明出一种基于图割的立体匹配方法。用MSERDoG算子对左右两幅图像提取支撑点;将支撑点的像素灰度值作为匹配代价、固定窗口作为代价聚合对左右两幅图像的支撑点进行匹配,求得支撑点的视差;计算左右两幅图中每个像素点的DAISY描述符算子;将支撑点的视差作为图割算法中的标号,将每个像素点的DAISY描述符算子作为图割算法中能量函数的数据项用于图割算法中,最终通过求取能量函数最小值求得稠密视差图,实现立体匹配。本发明能够在保证图像匹配精度的情况下提高匹配效率。

    一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法

    公开(公告)号:CN107292910A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201610225318.9

    申请日:2016-04-12

    Abstract: 本发明提出一种基于像素建模的移动相机下运动目标检测方法。对移动相机获取的视频图像序列进行归一化处;对图像进行归一化处理可以消除光照因素的影响;提取图像序列每帧图像的特征点,使用相邻两帧图像的特征点对应关系获取后一帧图像对应于前一帧图像的变换矩阵,使用变换矩阵更新前一帧图像的像素模型获取后一帧图像的像素模型,其中,图像序列第一帧图像的像素模型通过初始化获得;根据特征点和像素模型,计算获得检测目标所需的决策阈值和决策阈值最小数目;根据决策阈值和决策阈值最小数目判断图像中的像素点是属于背景像素还是属于运动目标像素,从而检测出图像中的目标。本发明检测结果不会出现孔洞现象,能够及时消除鬼影现象。

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