针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法:先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-me...针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法:先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时,将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量,并加入bag of words特征进行分类,最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。展开更多
针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数...针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。展开更多
针对现有双目场景流计算方法在大位移、运动遮挡及光照变化等复杂场景下场景流估计的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于金字塔块匹配的双目场景流计算方法.首先对双目图像序列进行超像素分割和视差估计,得到图像初始分割结果和视差信息,...针对现有双目场景流计算方法在大位移、运动遮挡及光照变化等复杂场景下场景流估计的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于金字塔块匹配的双目场景流计算方法.首先对双目图像序列进行超像素分割和视差估计,得到图像初始分割结果和视差信息,然后建立基于金字塔块匹配的运动模型并采用Ransac随机一致性算法拟合刚性运动模型和最小化重投影算法估计对象运动参数.最后,本文将金字塔块匹配结果作为约束项,联合对象运动参数和超像素平面参数构建基于金字塔块匹配的双目场景流估计能量函数模型,通过最小化能量函数得到最终场景流.实验分别采用KITTI2015(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota technological Institute 2015)和MPI-Sintel(Max-Planck Institute and Sintel)数据集测试图像对本文方法和具有代表性场景流算法进行综合对比分析,结果表明本文方法相对于其他对比方法有效提高大位移、运动遮挡以及光照变化情况下场景流估计精度和鲁棒性.展开更多
文摘针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法:先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时,将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量,并加入bag of words特征进行分类,最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。
文摘针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM(Mean Shift based Bayesian Region Merging)。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。
文摘针对现有双目场景流计算方法在大位移、运动遮挡及光照变化等复杂场景下场景流估计的准确性与鲁棒性问题,提出一种基于金字塔块匹配的双目场景流计算方法.首先对双目图像序列进行超像素分割和视差估计,得到图像初始分割结果和视差信息,然后建立基于金字塔块匹配的运动模型并采用Ransac随机一致性算法拟合刚性运动模型和最小化重投影算法估计对象运动参数.最后,本文将金字塔块匹配结果作为约束项,联合对象运动参数和超像素平面参数构建基于金字塔块匹配的双目场景流估计能量函数模型,通过最小化能量函数得到最终场景流.实验分别采用KITTI2015(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota technological Institute 2015)和MPI-Sintel(Max-Planck Institute and Sintel)数据集测试图像对本文方法和具有代表性场景流算法进行综合对比分析,结果表明本文方法相对于其他对比方法有效提高大位移、运动遮挡以及光照变化情况下场景流估计精度和鲁棒性.
