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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：CN106952291B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710151289.0
申请日：2017-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/285
Abstract: 本发明提供的是一种基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法。利用多目立体相机获取图像序列；构建场景流能量泛函；构建基于HSV空间的色彩梯度恒常假设,多视角约束的数据项；设计基于3维扩散张量各向异性流驱动的场景流平滑项；极小化能量函数，得到对应的欧拉‑拉格朗日方程；将得到的场景流分量组合成一组幅度图，利用基于变分全局熵自适应水平集图像分割方法，对图像进行分割处理，得到运动目标轮廓；根据前后帧计算得到的闭合曲线及场景流，判断前后帧中分割得到的目标是否为同一个，并进行目标数量统计；根据移动目标的形心和计算出的场景流，计算对应的实际速度。本发明的方法主要用于智能交通管理。
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公开(公告)号：CN106504202B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610854332.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
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：CN106952291A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710151289.0
申请日：2017-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/285
CPC classification number: G06T2207/10016 , G06T2207/10024 , G06T2207/30236
Abstract: 本发明提供的是一种基于3维结构张量各向异性流驱动的场景流车流量统计与测速方法。利用多目立体相机获取图像序列；构建场景流能量泛函；构建基于HSV空间的色彩梯度恒常假设,多视角约束的数据项；设计基于3维扩散张量各向异性流驱动的场景流平滑项；极小化能量函数，得到对应的欧拉‑拉格朗日方程；将得到的场景流分量组合成一组幅度图，利用基于变分全局熵自适应水平集图像分割方法，对图像进行分割处理，得到运动目标轮廓；根据前后帧计算得到的闭合曲线及场景流，判断前后帧中分割得到的目标是否为同一个，并进行目标数量统计；根据移动目标的形心和计算出的场景流，计算对应的实际速度。本发明的方法主要用于智能交通管理。
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