卢鸿波
- 作品数：2 被引量：12H指数：1
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：创新研究群体科学基金国家重点基础研究发展计划北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 全局图像特征分析与实时层次化消失点检测被引量：1
- 2013年
- 为了使道路场景的消失点检测能够适应不同的道路条件,提出基于全局图像特征的层次化消失点检测方法。通过全局图像特征提取全局道路特征,将道路分为4类并粗粒度定位道路区域。根据分类选择提取道路标识或边缘特征进行尺度变换的线段检测或区域分割并投票消失点集,再选择使用逆透视仿射变换或色彩纹理信息验证获得有效消失点。通过图像预处理移除道路车辆及阴影干扰,进一步提高检测精度。实验证明道路特征分类有效,在光照阴影、色彩纹理及遮挡等条件各异的场景中,层次化消失点检测方法均获得实时鲁棒的检测结果,比现有在复杂场景平均误差较小的基于本征直线方向与色彩纹理的检测方法精度与效率分别提高37.5%和20%。
- 孙愿卢鸿波张志敏
- 采用旋转匹配的二进制局部描述子被引量：11
- 2013年
- 针对二进制描述子主方向计算误差影响图像匹配正确性的问题,提出了一种旋转不变的二进制描述子构造和匹配方法。在以特征点为中心的同心圆周上等间隔选取采样点,按照旋转不变的模式选取采样点对进行灰度值比较,将比较结果连接成二进制串,作为区域的描述子。匹配时比较描述子在所有旋转模式中的汉明距离,取最小值作为描述子的距离,实现不依赖于主方向的旋转不变性。配合多尺度特征检测方法,将采样模式进行缩放,并对图像进行亚像素插值,实现尺度不变性。描述子匹配的实验结果表明,本文方法在旋转、尺度和光照变换下的匹配效果比当前依赖主方向的二进制描述子方法具有更高的鲁棒性。
- 卢鸿波孙愿张志敏
- 关键词：图像匹配
