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公开(公告)号：CN106504202B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610854332.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于自适应非局部平滑的3D场景流估计方法。本发明包括：根据双目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将局部约束方法与全局平滑相结合，并引入自适应非局部平滑；参考Lucas模型，设计局部邻域约束的场景流数据项；平滑项采用鲁棒函数，构造近似于L1范数的全变分平滑；使用去对偶的方式求解能量泛函。本发明能够有效地去除图像序列中噪声产生的异质点，保持运动场的边缘信息，能有效地传递给低纹理区域。
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公开(公告)号：CN106485675B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610854331.0
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于3D局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法。S1利用RGB‑D传感器同时获取对齐的纹理图像和深度图像；构建场景流估计能量泛函，结合3D局部刚性表面假设和全局约束方法求解稠密场景流，场景流能量函数的形式为；利用纹理图像和深度图像，结合3D局部刚性表面假设设计数据项；结合深度图驱动的各向异性扩散张量和全变分正则化设计平滑项；创建图像金字塔，采用由粗到精的求解策略；利用对偶方法求解场景流，引入场景流辅助变量。本发明利用彩色图像的像素间色差与像素之间的位置关系来共同确定空域滤波器权值，进而解决了修复过程中边缘失真的问题，为减少修复误差，结合颜色信息与结构相似度系数共同确定值域滤波器权值。
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公开(公告)号：CN106504202A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610854332.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种基于自适应非局部平滑的3D场景流估计方法。本发明包括：根据双目摄像机获取的立体图像序列之间的对应关系，将局部约束方法与全局平滑相结合，并引入自适应非局部平滑；参考Lucas模型，设计局部邻域约束的场景流数据项；平滑项采用鲁棒函数，构造近似于L1范数的全变分平滑；使用去对偶的方式求解能量泛函。本发明能够有效地去除图像序列中噪声产生的异质点，保持运动场的边缘信息，能有效地传递给低纹理区域。
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公开(公告)号：CN106485675A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610854331.0
申请日：2016-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/005 , G06T5/50 , G06T2207/20016 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明涉及一种基于3D局部刚性和深度图引导各向异性平滑的场景流估计方法。S1利用RGB-D传感器同时获取对齐的纹理图像和深度图像；构建场景流估计能量泛函，结合3D局部刚性表面假设和全局约束方法求解稠密场景流，场景流能量函数的形式为；利用纹理图像和深度图像，结合3D局部刚性表面假设设计数据项；结合深度图驱动的各向异性扩散张量和全变分正则化设计平滑项；创建图像金字塔，采用由粗到精的求解策略；利用对偶方法求解场景流，引入场景流辅助变量。本发明利用彩色图像的像素间色差与像素之间的位置关系来共同确定空域滤波器权值，进而解决了修复过程中边缘失真的问题，为减少修复误差，结合颜色信息与结构相似度系数共同确定值域滤波器权值。
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