公开(公告)号：CN101877133B

公开(公告)日：2012-05-23

申请号：CN200910311674.2

申请日：2009-12-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈凯 ,  周异 ,  张艳 ,  王会靖 ,  郑琪

IPC: G06T7/20

Abstract: 一种图像处理技术领域的二视图像场景的运动分割方法，包括步骤为：进行局部特征提取和特征抽象描述；对提取的局部特征进行初步匹配，形成特征点对匹配集合；为每一特征点对生成一个初始运动模型，得到初始运动模型集合；将每一个初始运动模型映射成一个高维概率向量；为每个高维概率向量指定权重；通过指导抽样和分治处理，得到若干主要运动，使概率向量集合中剩余的概率向量都小于概率阈值；进行特征点对匹配附属指派，并剔除异常。本发明不需要任何关于运动模型数量的先验知识；可以在无需大量特征点的情况下，处理大数量的运动模型；能够较好地处理噪声数据；解决了均值平移的局限性，扩大了应用面；在时间消耗方面取得了一定的改善。

公开(公告)号：CN101877133A

公开(公告)日：2010-11-03

申请号：CN200910311674.2

申请日：2009-12-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈凯 ,  周异 ,  张艳 ,  王会靖 ,  郑琪

IPC: G06T7/20

Abstract: 一种图像处理技术领域的二视图像场景的运动分割方法，包括步骤为：进行局部特征提取和特征抽象描述；对提取的局部特征进行初步匹配，形成特征点对匹配集合；为每一特征点对生成一个初始运动模型，得到初始运动模型集合；将每一个初始运动模型映射成一个高维概率向量；为每个高维概率向量指定权重；通过指导抽样和分治处理，得到若干主要运动，使概率向量集合中剩余的概率向量都小于概率阈值；进行特征点对匹配附属指派，并剔除异常。本发明不需要任何关于运动模型数量的先验知识；可以在无需大量特征点的情况下，处理大数量的运动模型；能够较好地处理噪声数据；解决了均值平移的局限性，扩大了应用面；在时间消耗方面取得了一定的改善。