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基于主成分分析方向深度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取
被引量：
16
1
作者
段峰峰
王永滨
+1 位作者
杨丽芳
潘淑静
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期222-226,共5页
针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的...
针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的深度图进行边缘检测和梯度计算,获得区域形状直方图特征并量化;同时运用主成分分析(PCA)进行降维;最后,为实现特征获取的精确性和完整性,采用滑动窗口检测方法实现整幅深度图的特征提取,并再次降维。在特征匹配分类实验中,对于Street测试序列帧,该算法比距离样本深度特征(RSDF)算法平均分类准确率提高了1.15%,而对于Tanks、Tunnel、Temple测试序列帧,该算法比测度不变特征(GIF)算法平均分类准确率分别提高了0.69%、1.95%、0.49%;同时与方向深度直方图(HOD)、RSDF、GIF算法相比,平均运行时间分别降低了71.65%、78.05%、80.06%。实验结果表明,该算法不仅能够更精确地检测和提取深度图特征,而且通过降低维数复杂度大大减少了运行时间;同时算法具有较好的鲁棒性。
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关键词
特征提取
立体视觉
深度图
滑动窗口
降维
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职称材料
题名
基于主成分分析方向深度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取
被引量：
16
1
作者
段峰峰
王永滨
杨丽芳
潘淑静
机构
中国传媒
大学
计算机学院
湖南师范大学湖南文化资源开发研究中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期222-226,共5页
基金
国家科技支撑计划资助项目(2012BAH37F02)
文化部科技创新项目(2014KJCXXM08)~~
文摘
针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的深度图进行边缘检测和梯度计算,获得区域形状直方图特征并量化;同时运用主成分分析(PCA)进行降维;最后,为实现特征获取的精确性和完整性,采用滑动窗口检测方法实现整幅深度图的特征提取,并再次降维。在特征匹配分类实验中,对于Street测试序列帧,该算法比距离样本深度特征(RSDF)算法平均分类准确率提高了1.15%,而对于Tanks、Tunnel、Temple测试序列帧,该算法比测度不变特征(GIF)算法平均分类准确率分别提高了0.69%、1.95%、0.49%;同时与方向深度直方图(HOD)、RSDF、GIF算法相比,平均运行时间分别降低了71.65%、78.05%、80.06%。实验结果表明,该算法不仅能够更精确地检测和提取深度图特征,而且通过降低维数复杂度大大减少了运行时间;同时算法具有较好的鲁棒性。
关键词
特征提取
立体视觉
深度图
滑动窗口
降维
Keywords
feature extraction
stereoscopic vision
depth map
sliding window
dimensionality reduction
分类号
TP391.413 [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
基于主成分分析方向深度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取
段峰峰
王永滨
杨丽芳
潘淑静
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
16
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