本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析方向深度梯度直方圖的立體視覺深度圖特征提取

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【摘要】：針對立體視覺深度圖特征提取精確度低、復(fù)雜度高的問題,提出了一種基于主成分分析方向深度梯度直方圖(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,對雙目立體視覺圖像進行視差計算和深度圖提取,獲取高質(zhì)量深度圖;然后,基于預(yù)設(shè)大小窗口對所獲取的深度圖進行邊緣檢測和梯度計算,獲得區(qū)域形狀直方圖特征并量化;同時運用主成分分析(PCA)進行降維;最后,為實現(xiàn)特征獲取的精確性和完整性,采用滑動窗口檢測方法實現(xiàn)整幅深度圖的特征提取,并再次降維。在特征匹配分類實驗中,對于Street測試序列幀,該算法比距離樣本深度特征(RSDF)算法平均分類準(zhǔn)確率提高了1.15%,而對于Tanks、Tunnel、Temple測試序列幀,該算法比測度不變特征(GIF)算法平均分類準(zhǔn)確率分別提高了0.69%、1.95%、0.49%;同時與方向深度直方圖(HOD)、RSDF、GIF算法相比,平均運行時間分別降低了71.65%、78.05%、80.06%。實驗結(jié)果表明,該算法不僅能夠更精確地檢測和提取深度圖特征,而且通過降低維數(shù)復(fù)雜度大大減少了運行時間;同時算法具有較好的魯棒性。
【作者單位】： 中國傳媒大學(xué)計算機學(xué)院;湖南師范大學(xué)湖南文化資源開發(fā)研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 特征提取 立體視覺 深度圖 滑動窗口 降維
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2012BAH37F02) 文化部科技創(chuàng)新項目(2014KJCXXM08)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前立體視覺產(chǎn)業(yè)和技術(shù)發(fā)展迅速,常見的立體視覺即為雙目立體視覺,是通過雙目立體攝像機或相機獲取的相關(guān)聯(lián)的左右兩路視頻或圖像,通常采用side-by-side格式表示。深度圖獲取是立體視覺研究的熱點技術(shù)之一,它主要應(yīng)用于基于深度圖像的渲染(Depth Image Based Rendering,

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