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基于改进形状上下文的双焦图像深度估计
被引量：
1
1
作者
冯春
吴洪涛
+1 位作者
乔兵
张家驹
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期266-271,共6页
针对深度估计时两幅双焦图像特征点的误匹配问题,提出了一种基于改进形状上下文特征点的校正方法。首先引入了对尺度、视角、光照等具有不变性的SSURF特征向量,利用SSURF特征向量匹配算法在双焦单目视觉系统采集的焦距不同的两幅图像之...
针对深度估计时两幅双焦图像特征点的误匹配问题,提出了一种基于改进形状上下文特征点的校正方法。首先引入了对尺度、视角、光照等具有不变性的SSURF特征向量,利用SSURF特征向量匹配算法在双焦单目视觉系统采集的焦距不同的两幅图像之间进行目标SSURF特征点的匹配。提出一种改进的形状上下文描述符,对局部特征匹配点对进行误匹配的校正。然后根据空间物点与所成像点距图像中心矢量大小及摄像机的焦距值之间的几何关系,利用校正后的特征点完成相关的计算从而获取目标物的深度信息。实验表明,校正后的方法进行深度估计具有较小的误差和较好的估计效果。该深度估计方法有较大的实用价值。
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关键词
双焦成像
深度估计
改进形状上下文
误匹配
单目视觉
SSURF特征点
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职称材料
基于全局特征与局部特征的图像分级匹配算法研究及应用
被引量：
6
2
作者
朱奇光
王梓巍
陈颖
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第16期2211-2217,共7页
移动机器人基于拓扑地图导航时要求图像特征提取与匹配算法具有高的精度和鲁棒性、良好的实时性,针对此,提出了基于全局特征和局部特征的图像分级匹配算法。首先对输入的待匹配图像应用改进的形状上下文算法提取全局特征与图像库中图像...
移动机器人基于拓扑地图导航时要求图像特征提取与匹配算法具有高的精度和鲁棒性、良好的实时性,针对此,提出了基于全局特征和局部特征的图像分级匹配算法。首先对输入的待匹配图像应用改进的形状上下文算法提取全局特征与图像库中图像进行遍历粗匹配,得到与当前待匹配图像相似度最高的3幅图像并构建临时图像库;然后利用改进的SIFT算法提取输入图像局部特征与临时图像库中3幅图像的局部特征进行精确匹配,最终得到与待匹配图像相似度最高的图像作为匹配结果输出。所提出的图像分级匹配算法将基于全局特征的改进形状上下文算法和基于局部特征的改进SIFT算法相结合,从而达到优势互补的目的。实验结果表明,该算法在机器人基于拓扑地图导航过程中有效地提高了图像匹配效率,缩短了运行时间。
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关键词
移动机器人
图像匹配
改进形状上下文
改进
SIFT
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职称材料
题名
基于改进形状上下文的双焦图像深度估计
被引量：
1
1
作者
冯春
吴洪涛
乔兵
张家驹
机构
南京航空航天大学机电学院
南京航空航天大学航天学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期266-271,共6页
基金
国家自然科学基金(51075209)
文摘
针对深度估计时两幅双焦图像特征点的误匹配问题,提出了一种基于改进形状上下文特征点的校正方法。首先引入了对尺度、视角、光照等具有不变性的SSURF特征向量,利用SSURF特征向量匹配算法在双焦单目视觉系统采集的焦距不同的两幅图像之间进行目标SSURF特征点的匹配。提出一种改进的形状上下文描述符,对局部特征匹配点对进行误匹配的校正。然后根据空间物点与所成像点距图像中心矢量大小及摄像机的焦距值之间的几何关系,利用校正后的特征点完成相关的计算从而获取目标物的深度信息。实验表明,校正后的方法进行深度估计具有较小的误差和较好的估计效果。该深度估计方法有较大的实用价值。
关键词
双焦成像
深度估计
改进形状上下文
误匹配
单目视觉
SSURF特征点
Keywords
bifocal imaging
depth estimation
improved shape context
mismatching
monocular vision
SSURF feature points
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于全局特征与局部特征的图像分级匹配算法研究及应用
被引量：
6
2
作者
朱奇光
王梓巍
陈颖
机构
燕山大学
河北省特种光纤与光纤传感重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第16期2211-2217,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61201112)
河北省自然科学基金资助项目(F2016203245)
河北省普通高等学校青年拔尖人才计划资助项目(BJ2014056)
文摘
移动机器人基于拓扑地图导航时要求图像特征提取与匹配算法具有高的精度和鲁棒性、良好的实时性,针对此,提出了基于全局特征和局部特征的图像分级匹配算法。首先对输入的待匹配图像应用改进的形状上下文算法提取全局特征与图像库中图像进行遍历粗匹配,得到与当前待匹配图像相似度最高的3幅图像并构建临时图像库;然后利用改进的SIFT算法提取输入图像局部特征与临时图像库中3幅图像的局部特征进行精确匹配,最终得到与待匹配图像相似度最高的图像作为匹配结果输出。所提出的图像分级匹配算法将基于全局特征的改进形状上下文算法和基于局部特征的改进SIFT算法相结合,从而达到优势互补的目的。实验结果表明,该算法在机器人基于拓扑地图导航过程中有效地提高了图像匹配效率,缩短了运行时间。
关键词
移动机器人
图像匹配
改进形状上下文
改进
SIFT
Keywords
mobile robot
image matching
improved shape context
improved SIFT
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进形状上下文的双焦图像深度估计
冯春
吴洪涛
乔兵
张家驹
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于全局特征与局部特征的图像分级匹配算法研究及应用
朱奇光
王梓巍
陈颖
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
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职称材料
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