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为了提高基于机器视觉的监控系统的精度,立体视觉信息作为一种鲁棒性很高的参数被引入监控算法中.立体视觉信息的引入使得外参求解成为影响监控结果的一个重要环节.现存的应用于监视系统的外参自动估算方法均采用立体视觉中外参求解的方法.这些方法普遍存在特征点的数目完全由场景决定特点.为了解决在大部分监视系统应用的场景中,因为背景较为空旷、基线较长同时相机对之间的旋转量较大,由场景提供的特征点数量非常有限,导致计算结果并不理想这一问题,提出了一种基于视频序列的RANSAC外参求解方法.该方法不仅利用RANSAC算法有效的剔除外点,而且根据可控特征点对的动态性,利用时间上的积累获得了充足的位置可控、数量可控的可控特征点对,并据此得到精度较高的外参结果.根据实验,该方法可以将三维重建误差降低近50%. 相似文献
3.
针对压缩跟踪算法中表观模型的视觉表达特征单一、统计模型缺乏柔性的问题,提出一种自适应的多特征表观建模方法.该方法引入了对梯度、边缘等图像细节描述能力更强的Surf特征,并通过构建两级观测矩阵解决多维特征的观测问题,与亮度特征进行融合,使视觉表达更加丰富、全面;通过计算正负样本特征所服从的概率分布曲线的Hellinger距离,分析特征对目标和背景的区分能力,自适应地调整统计模型中各特征之间的权重,使统计模型能更好地利用对目标跟踪有益的信息,根据目标和背景的变化及时进行更新.实验结果表明:该自适应多特征表观模型能更加准确地描述实际场景中目标和背景的复杂变化,在保持高效率的同时,极大地提高了跟踪算法的鲁棒性和准确性. 相似文献
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提出了一种基于立体成像几何特性的动态有限搜索匹配法。该法根据被测物体与摄像机标定参照物在空间上的相互关系及被测物体形态,确定被测物体特征点视差匹配大致范围。利用立体成像几何特性,采用动态有限搜索法,以求出的视差为参考,根据左(右)图像中特征点与所得匹配对应点的水平视差值,确定在右(左)图像中的搜索方向和搜索范围,采用灰度区域相关计算,确定下一个匹配特征点,并依此类推。由于特征点灰度不稳定,且随视点的不同而有很大差异,为能得到正确匹配,需结合几何相似性约束。通过对一已知三维坐标标准件的计算机仿真实验,证实了该方法的有效性。 相似文献
6.
边缘图像是人脸图像的一种重要表征方法,它对人脸图像的分析有重要的作用。提出了一种提取人脸二值边缘图像的新方法。该方法利用小波变换进行图像的高频重构,并利用其多尺度分析特性进行图像边缘的提取,包括两次二值化过程和一次去噪过程。提取的边缘图像具有较高的质量,同一人脸部件的边缘连通性好,不同部件的边缘粘连现象少,且具有较好的光照鲁棒性。将所提取的二值边缘图像用于AR库和Yale库图像的人脸4种动作单元的识别,识别率在93%以上,初步表明其适合于人脸图像的表情分析。 相似文献
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8.
基于"九二"式牌照识别系统不适合识别"二○○二"式牌照的现状,提出了一种针对目前现有牌照标准各异情况下判别牌照属性(本文中属性意指单行牌照或双行牌照)的新方法。该新方法不同于以往方法的两个步骤是图像修剪和最大字符像素距离的计算,它克服了传统方法中仅仅依靠字符投影来进行牌照属性判别的弊端。该方法是基于"二○○二"式牌照与"九二"式牌照在尺寸、字符数目及其排列方式等上的差异,着眼于字符的空间分布特点,采用图像修剪、留白检测、最大字符像素距离计算和基于不同优先级的分布式信息融合等几个步骤来进行牌照属性判别。试验结果表明,该方法判断准确,鲁棒性强,是对现有牌照识别系统的有益扩展和补充。 相似文献
9.
传统DPIV算法主要于基区域相关运算,此法由于概念简单,操作方便而被广泛接受,但是存在速度慢,错配点多等众所周知的缺点。此文根据DPIV的成像特点以及所研究对象的物理性质,提出了流场的无源仿射模型,结合修改得到的整体不流模型,形成了一种计算DPVI的新方法。 相似文献
10.