基于双目计算机视觉的自适应识别算法及其监控(2)
2014-05-04 01:08
导读：由于双目计算机视觉算法得到的深度值,已经是块融合的,可以根据精度要求,来加大块面积, 减少数据量。本文获得的数据量只有原像素点的( k, l分别是块的
由于双目计算机视觉算法得到的深度值,已经是块融合的,可以根据精度要求,来加大块面积, 减少数据量。本文获得的数据量只有原像素点的( k, l分别是块的长和宽所包含的像素点个数) 。以统计的方法给每个像素点的深度值建模, 设为第u帧图像的某个像素点的深度值, 其中u代表第u帧图像, i, j分别代表像素点的横坐标和纵坐标。由一个时间滤波器来保持该像素点深度值的序列均值和时间偏差
其中,α是一个可调增益参数, 其与采样频率有关。通过滤波过程,来得到每个像素点的深度值基于时间的统计特性,由于这些统计特性反映了环境的动态特性,据此可以了解到是环境的光照发生了突变,还是有运动对象的运动。
3. 2 背景更新与场景识别
通过上述滤波过程,就可以将光照缓变融入到背景中去,实现背景的自适应更新。而对于光照突变,此时几乎所有的象素点的亮度值会同时增大或减小,但根据最大流算法的特性,同方向的变化对流量差不会引起太大变化, 而对深度计算结果只会引起较小的同方向变化。这种全局的等量变化, 可以认为是光照突变引起的。
其中, a、b和c是3个可调节系数,他们的取值可依据场景的情况及检测光照突变的速度与误差来进行选取。s, t分别是深度图像的长和宽所包含的像素点个数。Q是符合式( 9)的像素点个数。一旦检测到环境光照发生了突变, 就把背景点像素的深度序列均值,全部以当前帧像素点的深度值的测量
值代替,而j以0取代,从而实现背景的及时更新。
如果式(10)式(12)中任意一个不成立的话,则认为像素块深度值的变化并非由光照突变引起, 而是场景中有运动对象出现。
4 算法分析与实验
共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
交叉学科及其双语教学的实践和探讨
Authorware与Fireworks多媒体课件的制作研讨
