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

发布时间：2017-09-13 01:48

  本文关键词：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

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【摘要】：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。
【作者单位】： 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;
【关键词】： 特征提取 立体视觉 深度图 滑动窗口 降维
【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)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前立体视觉产业和技术发展迅速,常见的立体视觉即为双目立体视觉,是通过双目立体摄像机或相机获取的相关联的左右两路视频或图像,通常采用side-by-side格式表示。深度图获取是立体视觉研究的热点技术之一,它主要应用于基于深度图像的渲染(Depth Image Based Rendering,

【参考文献】

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本文编号：840817