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针对图割曲面重建算法计算量过大的难题, 根据代数多栅理论对图割计算过程进行多尺度分解, 仅对最后一级进行最大流计算, 其他级的标记值通过插值得到。首先, 根据点云法向和重建曲面法向的一致性构建能量函数; 其次, 将能量函数映射到三维权重图的顶点和边上; 然后, 定义顶点间的一致性并由此构造抽取矩阵, 以决定哪些图的顶点参与图割运算; 之后, 构造插值矩阵, 将最后一级图割计算结果逐级插值到第一级; 最后, 利用步进立方体算法得到重建曲面的三角网格表示。实验结果表明, 与窄带图割算法相比, 本方法计算速度更快, 当图的顶点数越多时速度提高得越多; 对于不均匀采样的点云数据, 重建效果更好; 其他情况下两者效果相当。 相似文献
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Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题。针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型。以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等。 相似文献
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针对传统Mean Shift中跟踪窗口尺度不能实时适应跟踪目标变化这一问题,提出一种基于图割理论的Mean Shift尺度自适应算法.根据每一帧图像的Mean Shift迭代结果,在其周围的一个小区域内,利用先验的肤色混合高斯模型构造图并建立关于标号的能量模型,使用max flow/min cut算法计算出能量函数最小值实现图割,在图割后的肤色团块中寻找最大团判定为跟踪目标,并以该团的尺度来实时调整目标跟踪窗口.实验结果表明,该方法克服了缩放10%核带宽的经典尺度适应方法的带宽趋于缩小问题,实时地反映跟踪目标真实尺度变化,避免背景中其他目标的干扰,具有较好的实用性和鲁棒性,而且可以应用到娱乐游戏控制中,丰富人机交互操作方式. 相似文献
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针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的跟踪性能,利用矩特征和巴氏系数估计目标的真实尺度,提高了人脸发生较大形变时的适应能力。实验结果表明,提出的算法比传统的基于颜色直方图的Mean Shift算法具有更准确的跟踪结果。 相似文献
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自适应尺度目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果. 相似文献
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从图割的特性与图像的对应性以及图割的能量最小化方面,综述了图割的基本理论框架及基于图割进行图像分割的基本框架;介绍了图割的研究现状及应用领域;指出了基于图割的解题步骤及能量函数的构造方法,从图割存在的问题和研究前景出发,展望了图割未来的研究方向. 相似文献
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针对图割法的立体匹配算法耗时多的问题,提出了一种基于S S D和图割的快速立体匹配算法。为了缩小视差搜索范围,缩短匹配时间,先采用区域匹配S S D算法得到初始视差,然后再采用左右一致性校验法去除误匹配点,可以提高初始视差图的质量;在构造能量函数时,把初始视差图中的像素视差作为图割的能量函数的限制项,根据这些限制可以减少不必要的节点,从而减少了计算量,缩短匹配时间。通过实验证明了本文算法在保证匹配图像质量的情况下,能提高匹配效率,减少匹配时间。 相似文献
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LI Qiu-xu ZHAO Jie-yu 《通讯和计算机》2009,6(9):46-53
Markov random fields (MRFs) can be used for a wide variety of vision problems. In this paper we will propose a Markov random field (MRF) image segmentation model. The theoretical framework is based on Bayesian estimation via the energy optimization. Graph cuts have emerged as a powerful optimization technique for minimizing energy functions that arise in low-level vision problem. The theorem of Ford and Fulkerson states that min-cut and max-flow problems are equivalent. So, the minimum s/t cut problem can be solved by finding a maximum flow from the source s to the sink t. we adopt a new min-cut/max-flow algorithm which belongs to the group of algorithms based on augmenting paths. We propose a parameter estimation method using expectation maximization (EM) algorithm. We also choose Gaussian mixture model as our image model and model the density associated with one of image segments (or classes) as a multivariate Gaussian distribution. Characteristic features related to the information in color, texture and position are extracted for each pixel. Experimental results will be provided to illustrate the performance of our method. 相似文献
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运动目标检测是计算机视觉应用领域中基本而又重要的一步。针对背景差法检测边缘粗糙,存有空洞、噪点的不足,提出一种基于图割的运动目标检测算法。首先把问题转化为能量最小化的组合优化问题,然后构造网络使能量与网络的割的容量相对应,最后利用最大流-最小割算法寻找其最优解。实验结果表明,算法检测精度高、鲁棒性强。 相似文献
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针对使用Graph Cuts方法对图像进行分割极大影响分割精度这一问题,提出了一种新的融合区域分级合并和Graph Cuts的彩色图像分割算法。该算法首先使用均值漂移算法对图像进行初始分割,将原图像分割为具有较好边界的同质区域;然后,通过计算区域相似度对区域进行分级合并,之后构建精简的加权图,并使用Graph Cuts进行分割。多幅彩色图像的分割实验结果证明,所提算法具有较好的分割效果。 相似文献
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针对传统边缘检测算法无法准确提取目标及其边缘的问题,基于交互式图论的最大流/最小割理论提出了一种新的边缘检测算法,设计了一种新的代价函数OE_COST 目标边缘代价函数;通过建立图割模型,能够在分割出目标的同时提取出目标边缘。算法通过交互式选择背景及目标像素集合作为硬性约束,通过图像特征(如灰度级、空间信息等)建立代价函数作为软性约束,同时施加软硬约束达到提取目标边缘的目的。实验结果表明,本算法可以准确提取出目标及其边缘轮廓。 相似文献