基于四元数描述的彩色图象边缘检测器

为了对彩色图象进行有效的边缘检测 ,提出了一种彩色图象边缘检测的新方法 ,该方法先是采用基于四元数的滤波器来确定当前像点是否在同质区域边缘 ,进而检测出边缘像点 .实验表明 ,该方法对合成及自然彩色图象均有较好效果 ,能够方便快捷地得到图象的边缘 .

基于Snake模型和四元数描述的彩色图像边缘提取方法

边缘提取在彩色图像处理过程中有着重要的作用,它会影响到后续对图像的分割、特征提取和识别等环节。活动轮廓模型(称Snake模型)大量应用于各种医学图像的分割。近年来,活动轮廓模型得到了不断的改进和发展,并在计算机视觉等诸多领域得到了广泛的应用。本文针对彩色图像边缘提取的实际需求,简要介绍了活动轮廓的原理及数学模型,并针对传统模型处理速度慢,运算量较大,对凹陷轮廓位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法,提出改进算法,利用改进的四元数描述方法所得到的边缘检测初始轮廓,并结合使用改进的GVF产生的外力场,对于图像中凹陷轮廓位置保证正确收敛,且提高了运算速度。实验证明,算法是可行有效的。

基于高斯-牛顿四元数描述符滤波器的姿态估计算法

姿态解算是进行导航解算的基础,姿态的估计精度会直接影响最终的导航精度,在惯性行人导航中,足部的运动加速度变化剧烈,导致常见的姿态估计算法精度下降,针对这一问题,本文提出了一种改进型四元数描述符滤波器。算法采用高斯-牛顿迭代法对姿态四元数和载体运动加速度进行估计,取代了原四元数描述符滤波器中的加权最小二乘法,避免了计算加权矩阵及其求逆运算。该算法通过简化量测方程,减小状态量和状态转移矩阵的维数,使结构更加简单,运算量更小,经过实验验证,算法在计算机上运行的时间开销减小31.3%。由于该算法保留了非线性项,避免了运动加速度噪声干扰,使得姿态解算精度提高了12%。在行人导航系统中对该算法的有效性进行了实验验证。

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用。针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测。实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度。

基于四元数3D骨骼表示的人体行为识别

为了准确地描述人体骨骼的运动细节以及3D骨骼间的几何关系,提出一种基于四元数3D骨骼表示的人体行为识别方法。首先,在已捕获的关键帧集合的基础上,对普通关键帧和变速关键帧分别采用线性插值和二次多项式插值,获得相同帧数的骨骼序列;然后,针对所得的骨骼序列,采用四元数对每帧中3D骨骼间的几何关系进行描述,获得四元数骨骼特征描述子;最后,采用支持向量机分类器对这一系列特征描述子进行训练和测试,得到最终的识别结果。在3个标准数据库上的实验结果均显示,四元数骨骼特征描述子对噪声、运动速度变化、视角变化和时域不对齐都具有很好的稳健性,可以显著提高人体行为识别的准确率。