蝙蝠對(duì)仿生撲翼飛行器研究具有重要啟發(fā)價(jià)值。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法分析蝙蝠運(yùn)動(dòng)需要大量特征標(biāo)記,因此準(zhǔn)確提取、追蹤標(biāo)記是蝙蝠飛行研究的關(guān)鍵。常用的底層特征提取方法將局部極值作為特征點(diǎn)容易導(dǎo)致較高的標(biāo)記錯(cuò)檢率。提出一種基于圖像分割的標(biāo)記提取方法。通過(guò)幀間差分獲取初始蝙蝠區(qū)域,對(duì)偽裝區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償,利用LoG算子進(jìn)行標(biāo)記增強(qiáng),并通過(guò)閾值分割得到標(biāo)記,計(jì)算標(biāo)記質(zhì)心作為特征點(diǎn)。提出一種基于迭代最近點(diǎn)的標(biāo)記追蹤方法,將蝙蝠劃分為不同區(qū)域并對(duì)區(qū)域內(nèi)標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)集粗配準(zhǔn),通過(guò)最近鄰搜索完成匹配。試驗(yàn)結(jié)果表明,算法的標(biāo)記識(shí)別率能夠達(dá)到96%并實(shí)現(xiàn)無(wú)遮擋情況的標(biāo)記追蹤,優(yōu)于SIFT、BRISK等特征匹配方法以及光流追蹤方法。 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2019,49(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 蝙蝠標(biāo)記提取
2 特征標(biāo)記分割與定位
3 蝙蝠標(biāo)記追蹤與匹配
4 試驗(yàn)及討論
    4.1 蝙蝠標(biāo)記識(shí)別與定位
    4.2 蝙蝠標(biāo)記追蹤
5 結(jié)論



本文編號(hào)：3380000