基于早期认知视觉的图像轮廓提取

早期认知视觉是连接早期视觉和认知视觉的中间平台。与像素携带的弱的语义信息相比,提出了一种基于视觉基元的图像轮廓的表示方法。首先由早期认知视觉系统提取出图像的基元,基元是图片小块,有丰富的语义信息包括位置、方向、相位和三色值;通过基元的共色性和共线性得到图像的轮廓。实验结果表明,此方法能将图像的轮廓完好地提取出来,有效地保留了图像的必要信息并具有强抗噪性。由此得到的轮廓所具有的几何信息和表面信息能很好的用于物体模型的学习及未知物体的抓取等。

图像3D轮廓提取

针对现有3D轮廓提取方法计算量大、图像立体匹配难、图片中含有大量噪音的问题,提出了一种利用早期认知视觉系统提取图像3D轮廓的方法。早期认知视觉是连接早期视觉和认知视觉的中间平台,通过早期认知视觉系统提取出图像的2D基元,2D基元是图片小块,有丰富的语义信息包括位置,方向,相位和三色值;再由两个立体图像的相一致的2D基元配对来构建3D基元,通过3D基元的共面性和共色性得到图像的3D轮廓。在Ubuntu10.04下,通过输入立体图片对,对这种方法进行了实验,实验结果表明图像的3D轮廓能完好地提取出来,有效地保留图像的必要信息并具有强抗噪性。