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题名二维形状的透视不变性识别
被引量：2
- 1
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作者
徐正伟
吴成柯
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机构
西安电子科技大学信息工程系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1995年第4期431-439,共9页
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基金
国家自然科学基金
国防预研基金
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文摘
在计算机视觉中，二维形状的识别有着十分重要的意义．为了实现二维形状的透视投影不变性识别，本文推导出了一种共面二次曲线对的透视投影不变量，提出了一种基于椭圆的平面曲线的透视不变性表示方法，并且给出了用该不变量和不变性表示方法实现二维形状识别的算法．实验结果证实了该算法的有效性．
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关键词
二维形状
透视不变性识别
机器视觉
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Keywords
Recognition of 2D shapes
perspectiviy projection invariants
perspective invariant representation
perspective projection.
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于曲率的透视不变性分割
- 2
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作者
颜灿
丁明跃
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机构
华中理工大学图像识别与人工智能研究所
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
1998年第3期22-27,37,共7页
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基金
武汉测绘科技大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金
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文摘
曲线的透视不变性分割在基于二次曲线的三维重建中非常重要。首先给出了连续曲线零曲率点和角点的提取法。在数字图像中曲线是不连续的，曲率的变化受噪声的干扰很大。在这种情况下为了检测出零曲率点和角点，对曲线采用了高斯滤波然后再提取零曲率点和角点。实验证明这种方法效果优于直接求曲率法。
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关键词
透视不变性
高斯平滑
零曲率
曲线分割
三维重建
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Keywords
Perspective invariance Gaussian smoothing Zero curvature Corner points Curve segmentation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名共面五条直线的联合射影不变量
被引量：1
- 3
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作者
徐正伟
吴成柯
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机构
西安电子科技大学信息工程系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第10期32-35,共4页
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基金
国家自然科学基金
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文摘
在计算机视觉中，共面五条直线的射影不变量已有非常重要的应用，但是由于共面五条直线射影不变量的形式很多，而且这些不变量和直线的排列顺序有关，这给不同图像中的不变量的匹配带来很大的困难。本文从射影几何中的最基本的不变量──交比出发，导出了共面五条直线的所有射影不变量之间的相互关系，通过这些关系，把共面五条直线射影不变量分成两两独立的五类，并以此为基础，推导了两个相互独立的，与直线排列顺序无关的共面五条直线的联合射影不变量。
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关键词
射影不变量
交比
透视不变性
机器视觉
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Keywords
Projective invariants, Cross ratio, Perspectively invariant recognition
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分类号
TP302.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于形态及受约束结构的三维物体建模方法
- 4
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作者
陈柘
赵荣椿
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机构
西北工业大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2003年第11期1-3,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60141002)
国家"十五"国防预研资助项目(413160103)
南昌航院测控中心开放实验室基金资助项目
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文摘
文中提出一种基于物体形态及受约束结构的三维物体建模方法,该方法利用具有透视不变性的三维结构来表达物体的各个形态。利用该表达方法可以使机器视觉系统在用单幅灰度图像识别物体时,在模型索引阶段避开求解物体位姿、摄像机参数、特征对应等复杂问题,从而实现先索引后匹配的识别策略,提高识别物体的实时性。文中首先论述了透视不变性和具有透视不变性的受约束结构的基本概念;其次,给出了用受约束结构进行三维物体建模的一般方法和应用实例;最后,指出了这种方法的不足和进一步的研究方向。
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关键词
3D物体识别
3D物体建模
透视不变性
受约束结构
形态
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Keywords
3D object recognition
3D object modeling
perspective invariance
constrained structure
aspect
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法
被引量：1
- 5
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作者
赵松
王勐
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机构
南京师范大学中北学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第11期189-192,398,共5页
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文摘
采用传统方法对全景拼接图像校正时,无法检测到全景图像中的重叠区域,导致全景图像结构相似度评分SSIM偏低、边缘差分谱评分DoEM低且校正误差较大。为解决上述问题,提出移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法。采用相位相关算法在移动AR+VR支持下检测全景图像重叠区域。确定全景图像的畸变中心坐标和畸变系数,将图像畸变区域投影到地图坐标中,通过亮度像素值校正镜头畸变和斜视变形,完成图像的均匀性校正。实验结果表明,所提方法的结构相似度评分SSIM均大于0.93,边缘差分谱评分DoEM最高可达0.9914,且扭曲度均低于10%,说明所提方法累计误差小,实验数据验证了所提方法具有明显应用优势。
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关键词
全景拼接图像
相位相关算法
直线透视投影不变性原理
均匀性校正
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Keywords
Panoramic mosaic image
Hase correlation algorithm
Principle of linear perspective projection invariance
Uniformity correction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名单目视觉高精度测量中的合作目标图形设计
被引量：15
- 6
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作者
屈也频
刘坚强
侯旺
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机构
海军研究院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第13期118-125,共8页
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基金
“十三五”装备预先研究项目(3020901020101)。
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文摘
根据单目视觉高精度位姿测量中合作目标形状和图案设计的基本原则,分析了在透视投影情况下方形和圆形合作目标特征点的提取精度,指出在特征点提取时方形合作目标角点具有透视不变性、圆形合作目标圆心存在固有偏移误差的特点,并得出减小单个圆形目标尺寸容易造成抗污染能力差而方形目标抗污染能力强的结论。针对光阴影干扰测量精度的问题,提出将方形合作目标外边缘作为测量基准、内边缘斜率作为修正因子的角点提取算法。基于单目视觉位姿测量系统内部和外部参数,给出了合作目标几何尺寸设计和加工精度要求的计算方法。最后,通过合作目标设计实例和实验,验证了方形合作目标能满足复杂光干扰环境下高精度位姿测量需求。
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关键词
机器视觉
单目视觉测量
合作目标
图形设计
亚像素精度
阴影补偿
透视不变性
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Keywords
machine vision
monocular vision measurement
cooperative target
graphic design
sub-pixel precision
shadow compensation
perspective invariance
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分类号
TP394.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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