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基于特征融合的粒子群优化粒子滤波跟踪方法被引量：2: 2015年; 针对传统粒子滤波跟踪算法重采样时存在粒子退化、目标与背景颜色相似和尺度变化导致的目标定位不准确问题,本研究提出了一种基于特征融合的粒子群优化粒子滤波跟踪算法,算法利用粒子群优化进行粒子权值更新,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,促使粒子采样向真实状态区域移动,减缓粒子退化,提高了粒子滤波跟踪算法的跟踪性能。针对跟踪目标尺度变化导致的定位不准确情况,引入了归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征,并将它与颜色特征采用乘性融合策略进行融合来描述目标特征,提高目标复杂场景下的定位精度。通过在多个标准测试视频上进行试验,实验结果表明,本研究提出的方法对动态背景场景中尺度变化目标和背景颜色相似目标的跟踪具有较好的准确性和鲁棒性。; 袁开宇储珺冷四军朱陶曾接贤; 关键词：目标跟踪粒子滤波 NMI特征粒子群优化

一种基于加权直方图的动态背景建模: 2015年; 场景中的光照变化及树叶和水面等的不规则运动是建立动态场景背景模型的主要困难.针对该问题,提出一种基于加权直方图的动态背景建模方法.算法首先提出融合图像序列局部空间相关性的加权直方图,并以此作为特征描述动态背景.针对该特征进一步提出一种简洁的特征聚类准则,该准则通过对亮度直方图和色度直方图区分计算聚类特征.在多个标准测试视频上进行试验,并与混合高斯模型(MOG)、标准码本模型(SCBM)、HSV码本模型(HSVCBM)和加权直方图模型(WHM)算法进行比较.实验结果表明,本文算法对场景中的动态变化具有较强的适应性.; 储珺杨樊王璐朱陶; 关键词：直方图

一种仿射不变的直线描述子与直线匹配被引量：10: 2015年; 从图像中提取的直线常出现不完整、端点位置不准确等问题,针对这些问题造成的直线匹配难点,本文提出了一种仿射不变的直线描述子.首先将待匹配直线离散为对应点的集合,将直线描述转化为点的描述,避免了直线不完整造成的支撑区域大小不一致的问题;然后结合直线的方向和长度,定义点描述子的主方向和尺度,通过统计离散点集的局部邻域的梯度信息使描述子具有仿射不变性.为了提高直线匹配速度,在进行直线描述之前,本文采用了极线约束精简了待匹配直线集合,再利用最近邻距离比准则对直线精确匹配.实验结果表明本文提出的直线描述子在仿射、亮度、视点、遮挡等变化条件下具有精确的匹配性能.; 缪君储珺张桂梅; 关键词：仿射不变极线约束

基于图像边缘与玻璃属性约束的窗户检测被引量：3: 2015年; 窗户检测是建筑物图像理解的重要内容之一。为此提出了一种基于图像边缘与玻璃属性约束的窗户检测方法。首先,将图像边缘作为窗户的初始定位,然后分别在边缘两侧提取局部颜色和纹理特征,并将二者的差异性作为识别窗户的特征,最后,先采用Mahalanobis距离分类器进行局部含窗区域判决,再利用图像分割算法提取窗户的整体区域。实验表明,提出的算法能在窗户形状结构未知的情况下,实现对建筑物表面的窗户有效检测。; 缪君储珺张桂梅; 关键词：边缘检测纹理

利用直线参数信息的建筑物灭点检测方法被引量：4: 2013年; 针对现有的灭点检测方法未充分利用产生灭点的直线的参数信息,导致检测精度较低、计算量较大等问题,提出了一种利用直线参数信息的稳健灭点检测算法。首先采用Canny算子和Hough变换相结合的方法提取出建筑物图像中较长的稀疏直线,通过分析直线的参数信息,对不同方向直线进行聚类,并证明了各方向的直线参数满足线性分布关系;然后利用稳健回归算法建立直线参数的线性模型,并据此去除外点,获得产生有效候选灭点的有效直线束;最后根据有效直线束计算曼哈顿方向的最优灭点。实验结果表明,所提的灭点检测算法应用于规则建筑物图像的摄像机标定时,焦距的平均误差为1.05像素。; 储珺王丽张桂梅

基于线性滤波的树结构动态规划立体匹配算法被引量：4: 2015年; 传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度,但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配.针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法.算法首先运用改进的结合颜色和梯度信息参数可调的自适应测度函数构建左右图像的匹配代价,然后以左图像为引导图对构建的匹配代价进行滤波;再运用行列双向树形结构的动态规划算法进行视差全局优化,最后进行视差求精得到最终的视差图.理论分析和实验结果都表明,本文的算法能有效地改善动态规划算法的条纹现象以及弱纹理区域和边缘存在的误匹配.; 储珺龚文缪君张桂梅; 关键词：动态规划树结构线性滤波

基于稀疏点云的多平面场景稠密重建被引量：13: 2015年; 多平面场景是生活中常见的一种场景,然而由于该类场景中常常存在物体表面纹理缺乏和纹理重复的现象,导致从多视图像重建获得的三维点云数据中存在点云过于稀疏甚至孔洞等问题,进而导致以微面片拟合三维点云所得到的重建表面出现平面颠簸现象.针对这些问题,本文提出了一种基于稀疏点云的分段平面场景重建方法.首先,利用分层抽样代替随机抽样,改进了J-Linkage多模型估计算法;然后,利用该方法对稀疏点云进行多平面拟合,来获得场景的多平面模型;最后,将多平面模型和无监督的图像分割相结合,提取并重建场景中的平面区域.场景中的非平面部分用CMVS/PMVS(Clustering views for multi-view stereo/patch-based multi-view stereo)算法重建.多平面模型估计的实验表明,改进的J-Linkage算法提高了模型估计的准确度.三维重建的实验证实,提出的重建方法在有效地克服孔洞和平面颠簸问题的同时,还能重建出完整平面区域.; 缪君储珺张桂梅王璐; 关键词：三维重建图像分割

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江西省自然科学基金(20122BAB201037)