[发明专利]基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法有效
申请号: | 201510053316.1 | 申请日: | 2015-02-02 |
公开(公告)号: | CN104657985B | 公开(公告)日: | 2018-07-03 |
发明(设计)人: | 张世辉;桑榆;刘建新 | 申请(专利权)人: | 燕山大学 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70 |
代理公司: | 秦皇岛一诚知识产权事务所(普通合伙) 13116 | 代理人: | 崔凤英 |
地址: | 066004 河北省*** | 国省代码: | 河北;13 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 深度图像 视觉目标 观测 遮挡信息 静态视觉 目标遮挡 遮挡 三角网格模型 方位获取 方向集合 夹角信息 可视空间 数学模型 算法获取 先验知识 相关信息 遮挡检测 遮挡区域 法向量 剖面法 再利用 子区域 向量 | ||
1.一种基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法,其特征在于,该方法主要包含以下步骤:
(1)获取视觉目标的深度图像,并获得其遮挡边界及摄像机内外参数;
(2)提取深度图像中每个遮挡边界点的下邻接边界点,并确定图像中每个像素点的三维坐标;
(3)依据遮挡边界及下邻接边界信息对遮挡区域进行外接表面建模:
3a)对每段遮挡边界,依据其遮挡边界点及下邻接边界点的三维坐标得到其对应的遮挡区域,并对遮挡区域进行三角剖分获得三角网格模型;
3b)基于已获得的遮挡区域的三角网格模型,计算每个三角小剖面的法向量和面积;
(4)提取遮挡边界的角点,并确定候选观测方向集合:
4a)对于每段遮挡边界应用角点检测算子提取该边界的角点;
4b)依据所获得的角点信息将遮挡区域划分为若干子区域,并确定各子区域的候选观测方向;
(5)确定下一最佳观测方位:
5a)从候选观测方向集合中任取一候选观测方向,计算该候选观测方向与各子区域中每个三角小剖面法向量的夹角,依据夹角信息确定出该候选观测方向对应的可视空间;
5b)按照步骤5a)遍历候选观测方向集合中全部候选观测方向,计算出每一个候选观测方向对应的可视空间;
5c)计算每个候选观测方向的权值,并利用加权的候选观测方向确定出下一最佳观测方向VNBV和观测中心点Pview;
5d)根据求出的下一最佳观测方向和观测中心点,确定摄像机观测位置Pcamera。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法,其特征在于步骤(2)中所述提取深度图像中每个遮挡边界点的下邻接边界点,并确定图像中每个像素点的三维坐标,其具体步骤包括:
2a)提取深度图像中每个遮挡边界点的下邻接边界点,计算公式如下:
其中(i,j)为遮挡边界点的坐标,(x,y)为八邻域内与其相邻的像素点的坐标,Depth(i,j)为遮挡边界点(i,j)的深度值,Depth(x,y)为八邻域内一点(x,y)的深度值;
2b)利用摄像机内外参数,对每个像素点进行反投影变换,获得其三维坐标。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度图像遮挡信息的静态视觉目标遮挡规避方法,其特征在于在步骤3b)中,所述基于已获得的遮挡区域的三角网格模型,计算每个三角小剖面的法向量和面积,其计算公式如下:
式中Normali和Squai分别是三角小剖面的法向量和面积,(xa,ya,za)、(xb,yb,zb)、(xc,yc,zc)分别为三角小剖面顶点A、B、C的坐标,VAB和VAC分别为顶点A和B以及顶点A和C形成的向量。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于燕山大学,未经燕山大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510053316.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:舌体图像的分割方法和装置
- 下一篇:一种图像块的模糊度判断方法及系统