一种简单的线条特征抽取算法

本文阐述了一种简单的线条特征法,该算法是通过边缘检测,细化、符号化三过程实现的,而符号化过程是借助于边缘检测的方向码通过扫描、连接、补缺三步骤完成的,根据所选择的控制参数,可以形成基于最短线条长度的各种层次的符号化描述,灵活性强,速度快,效率高,特别适用于双目立体视觉的研究中,用来获得线条基元。

基于线条特征的双目立体视觉系统

本文阐述了一个以线条特征为匹配基元的双目立体视觉系统。匹配算法以环境相似性度量为核心,以多层表示为基础,采用由粗而精的控制策略,通过预测、归并、分解、传播四过程买现。匹配算法考虑到实际环境中的双目立体图象的非理想性及抽取出来的线条特征的非完整性,允许某种程度的纵向偏差,引入中心主轴概念,在分解过程中建立对应,计算视差。首先由前三个过程建立起可靠的粗层次的对应,称之为骨架对应,然后利用连续性约束假设将骨架对应的结果由传播过程逐级传播到整幅图象中去。

基于线条特征的双目立体图象匹配算法

本论文阐述一种以线条特征为匹配基元的双目立体图象匹配算法.该算法以区域相似性度量为核心,以多层表示为基础,采用由粗而精的控制策略,通过预测、归并、分解、传播四个过程实现.考虑到实际环境中的双目立体图象的非理想性及抽取出来的线条特征的非完整性(断续、偏差),允许某种程度的纵向偏差,引入中心主轴概念,在分解的过程中建立对应,计算视差.首先由前三个过程建立起可靠的粗层次对应,称之为骨架对应.然后利用连续性约束假设将骨架对应的结果由传播过程逐级传播到整幅图象中去.该匹配算法速度快、效率高,有较强的灵活性和适应性.实验结果表明,匹配的正确率在80％以上.

关于三视图理解的研究

本文论述了一种三视图的自动理解方法.概括为三部分即视觉信息处理部分、基元体分割部分及三维解释部分.本方法应用图象处理及模式识别技术,把输入图纸图象转换为易于机器处理的图形结构表示.利用机械制图中的某些特定规则及三视图间的对应关系,从组合体的三视图中提取出具有三维信息的基元体.以各个基元体的结合面为基准生成基元体间的位置维束关系,把各个基元体间的空间维束关系及它们的三维信息表示为一个具有两层结构的模型网络。实验表明该方法能较好地完成从图形描述向模型网络表示的转换.已能在积木世界为机器人的装配作业提供目标理解功能.