自然景物立体图像空间特征的提取

1.引言 提取空间物体的三维信息是计算机视觉中最基本的问题,近几年来,对提取空间物体三维信息方法的研究,概括起来主要有:移动体视法、照度差体视、投光法、双眼体视法、三眼体视法,在已提出这些方法中,体视法具有装置简单、灵活的优点。

X线立体图象空间特征提取

根据双目视差原理,可以从一对立体图象中提取物体的三维信息。本文深入研究了立体X线图象的空间特征。通过对成象系统非线性矫正,利用模板相关性去寻找匹配点,实现了一种高精度自动提取立体X线图象空间特征的方法、实验结果,在550.0mm处,深度特征测量相对误差小于0.7％。

图象增强的模糊集合方法

本文论述了图象的模糊集合表示和利用模糊性质进行图象增强的基本原理,讨论了一级模糊增强方法,提出了自适应二级模糊增强模型,并同Pal,S K模型作了比较,提出了它们各自的优缺点,实验结果令人满意.

从序列切片重构三维对象的新方法

本文介绍基于边界及其属性的切片数据描述方法和表面重构技术．与传统的基于平面小块的重构技术相比，它不仅能快速地同时重构任意个对象的表面，而且还具有可任意剪切，节省存储空间，易于交互等特点．

基于时空特征点的非监督姿态建模和行为识别的算法研究

姿态建模是行为描述和识别的关键环节,提出了基于时空特征点的姿态建模方法.提取样本库中姿态的时空特征点作为底层特征,一个姿态对应一个时空特征点集合;采用非监督分类方法对姿态样本归类,获得典型姿态的聚类结果,每个典型姿态类别采用基于EM的高斯混合模型进行建模.计算各典型姿态间的转移概率,建立状态已知的描述人类多种行为的VMM模型,实现对行为的描述.针对行为识别问题,提出将汉字分词的二元语法模型应用于行为识别.实验证明该算法具有计算复杂度低、鲁棒性强等优点.