一种动态环境下的自适应阈值分割方法

    公开(公告)号:CN105844641B

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201610172144.4

    申请日:2016-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种动态环境下的自适应阈值分割方法,所述方法包括:采集目标物第一帧图像作为先验图像,提取出所述第一帧图像的中心点以及对下一帧图像预估的识别范围;以所述中心点和预估识别范围来对当前图像进行阈值分割,对分割后出来的像素求其中心点和识别范围,并用作下一帧图像的目标物识别;根据HSV与YCbCr颜色空间对目标物的识别情况来对中心点和识别范围进行判断,根据判断结果对中心点进行更新或者还原操作。本发明能以最小的阈值划分范围实现最大的阈值分割效果,且能有效地剔除噪声影响并能随环境实现自适应变化。

    一种定位方法及系统
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN106920259B

    公开(公告)日:2019-12-06

    申请号:CN201710113101.3

    申请日:2017-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种定位方法及系统。其中,该方法至少包括:获取图像序列;对所述图像序列中相邻两帧图像进行2D特征点的提取和匹配;获取提取和匹配后的2D特征点的3D特征点;通过帧间运动位移度量值和内点数量选择通过光流法或特征匹配法将所述3D特征点对应的2D特征点与当前帧的特征点进行匹配,得到当前时刻的旋转矩阵和当前时刻的平移向量;基于所述当前时刻的旋转矩阵和所述当前时刻的平移向量得到定位位置。本发明通过分别求出这两种方法所使用的帧间运动位移度量值和内点数量来灵活交替选择相应算法的计算结果,不仅加快了定位速度,而且提高了定位精度,在复杂环境下有很强的实用性。

    一种定位方法及系统
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106920259A

    公开(公告)日:2017-07-04

    申请号:CN201710113101.3

    申请日:2017-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种定位方法及系统。其中,该方法至少包括:获取图像序列;对所述图像序列中相邻两帧图像进行2D特征点的提取和匹配;获取提取和匹配后的2D特征点的3D特征点;通过帧间运动位移度量值和内点数量选择通过光流法或特征匹配法将所述3D特征点对应的2D特征点与当前帧的特征点进行匹配,得到当前时刻的旋转矩阵和当前时刻的平移向量;基于所述当前时刻的旋转矩阵和所述当前时刻的平移向量得到定位位置。本发明通过分别求出这两种方法所使用的帧间运动位移度量值和内点数量来灵活交替选择相应算法的计算结果,不仅加快了定位速度,而且提高了定位精度,在复杂环境下有很强的实用性。

    一种动态环境下的自适应阈值分割方法

    公开(公告)号:CN105844641A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610172144.4

    申请日:2016-03-24

    CPC classification number: G06T2207/20004

    Abstract: 本发明公开了一种动态环境下的自适应阈值分割方法,所述方法包括:采集目标物第一帧图像作为先验图像,提取出所述第一帧图像的中心点以及对下一帧图像预估的识别范围;以所述中心点和预估识别范围来对当前图像进行阈值分割,对分割后出来的像素求其中心点和识别范围,并用作下一帧图像的目标物识别;根据HSV与YCbCr颜色空间对目标物的识别情况来对中心点和识别范围进行判断,根据判断结果对中心点进行更新或者还原操作。本发明能以最小的阈值划分范围实现最大的阈值分割效果,且能有效地剔除噪声影响并能随环境实现自适应变化。

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