中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2011J075)
- 作品数：5 被引量：18H指数：3
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- 彩色Range图像的三维模型重建
- 2014年
- 重建包含模型真实纹理的彩色三维模型是计算机视觉研究领域的一个重要问题,提出了一种基于2.5维深度图像的三维配准算法,同时利用原始数据中的几何以及纹理信息,对多幅深度图像进行两两配准和全局配准。新算法在两两配准阶段将纹理信息用于初选两幅图像的匹配点对,在全局配准阶段将纹理信息用于计算残差,并据此更新对应点对的权重值用于下一次迭代计算。该算法克服了以往算法在纹理、几何信息的参数尺度量化等方面的问题。
- 吴雨许林杜彦伸
- 关键词：三维重建深度图像纹理信息
- 基于低级特征图最优融合的显著性目标检测被引量：2
- 2017年
- 针对低水平特征显著性目标检测算法在检测图像时不能检测到不同大小的目标,而且精确度较低的问题。提出一种新的算法,通过将颜色分布,方向对比度以及基于频率信息这3种特征运用条件随机场进行最优全值线性融合后,得到更精确的显著性目标。通过与10种经典的显著性目标检测算法进行的定量和定性的对比,实验结果表明,提出的算法不仅可以有效地检测到大、中、小显著性目标,而且检测的效果比其他算法精确度高。
- 王玉彭晓明
- 关键词：方向对比度
- 结合三维几何形状信息和二维纹理的3D目标匹配被引量：3
- 2014年
- 为了实现场景中三维目标与模型之间的匹配,提出了一种结合三维几何形状信息和二维纹理的三维目标匹配方法。首先提取场景中深度图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,用SIFT算法与三维模型重建时所用到的一系列2.5维深度图像进行一一匹配,找到与场景中目标姿态最为相似的深度图像,提取此深度图像的三维几何形状特征与模型进行匹配,实现模型的初始化,即将模型重置到与场景目标相接近的姿态。最后用融合二维纹理信息的迭代就近点(ICP)算法实现场景中目标与模型之间的匹配,从而得到场景中三维目标的准确姿态。实验结果验证了方法的可行性与精确性。
- 李水平彭晓明
- 关键词：二维纹理
- 基于高效多示例学习的目标跟踪被引量：8
- 2015年
- 基于多示例学习(MIL)的跟踪算法能在很大程度上缓解漂移问题。然而,该算法的运行效率相对较低,精度也有待提高,这是由于MIL算法采用的强分类器更新策略效率不高,以及分类器更新速度与目标外观变化速度不一致引起的。为此提出一种新的强分类器更新策略,以大幅提升MIL算法的运行效率;同时提出一种动态更新分类器学习率的机制,使更新后的分类器更符合目标的外观,提高跟踪算法的精度。通过实验将该算法和MIL算法以及基于加权多示例学习的跟踪算法(WMIL)进行对比,实验结果表明,所提出算法的运行效率和跟踪精度都是三者中最好的,在背景中没有与被跟踪目标外观相似的干扰物体存在时有较好的跟踪优势。
- 彭爽彭晓明
- 关键词：目标跟踪分类器漂移样本集
- 一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法被引量：5
- 2014年
- 为了得到完整的三维模型,介绍了一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法。通过对不同视角的深度图像的手动粗配准、ICP算法精配准以及全局配准得到这些深度图像的旋转平移矩阵。通过vrippack,三维重建出完整的三维图像,用TextureStitcher对得到的三维图像进行纹理映射,从而实现融合纹理的三维图像的快速重建。文中在论述配准算法主要思想和实现步骤的同时,也用实验验证了方法的可行性与通用性。
- 李水平吴雨
- 关键词：三维图像配准纹理
