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公开(公告)号：CN101877143B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910242340.4
申请日：2009-12-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种二维图像组的三维场景重建方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：输入图像组中每幅图像计算各像素的视觉关注度评价；步骤S2：在输入图像组的各幅图像上提取尺度不变特征变换特征点，并且对图像组中两两图像上的特征点进行匹配和选择，获得的匹配特征点，匹配和选择的原则包括特征点对的特征空间相似度以及获得的特征点相对应的视觉关注度；步骤S3：利用获得的匹配特征点对对摄像机参数进行估计；步骤S4：用选取的匹配特征点对、相应特征点的关注度评价以及估计得到的摄像机参数求取优化的三维场景模型。
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公开(公告)号：CN101465003B
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN200710179882.2
申请日：2007-12-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征线的体育视频镜头分类方法，在待分类视频镜头的采样帧中，根据场地、球员、观众在不同类别镜头中，在局部区域出现可能性的差异选择最能反映镜头类别差异的局部位置确定为特征线的位置；在确定的特征线上统计各条特征线上象素点颜色的均方误差值MSE作为最终镜头分类的特征；根据各特征线上象素点颜色的均方误差值来对采样帧所属镜头进行分类。不仅克服了传统基于主颜色面积比率的镜头分类方法受背景影响的缺点，提高了分类准确性，同时还具有计算简单、效率高的有点。本发明不但适合于足球视频，对于其它类似的场地球类项目视频如橄榄球、曲棍球等同样适用。
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公开(公告)号：CN101877143A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910242340.4
申请日：2009-12-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种二维图像组的三维场景重建方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：输入图像组中每幅图像计算各像素的视觉关注度评价；步骤S2：在输入图像组的各幅图像上提取尺度不变特征变换特征点，并且对图像组中两两图像上的特征点进行匹配和选择，获得的匹配特征点，匹配和选择的原则包括特征点对的特征空间相似度以及获得的特征点相对应的视觉关注度；步骤S3：利用获得的匹配特征点对对摄像机参数进行估计；步骤S4：用选取的匹配特征点对、相应特征点的关注度评价以及估计得到的摄像机参数求取优化的三维场景模型。
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公开(公告)号：CN101465003A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200710179882.2
申请日：2007-12-19
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/40
Abstract: 本发明涉及一种基于特征线的体育视频镜头分类方法，在待分类视频镜头的采样帧中，根据场地、球员、观众在不同类别镜头中，在局部区域出现可能性的差异选择最能反映镜头类别差异的局部位置确定为特征线的位置；在确定的特征线上统计各条特征线上象素点颜色的均方误差值MSE作为最终镜头分类的特征；根据各特征线上象素点颜色的均方误差值来对采样帧所属镜头进行分类。不仅克服了传统基于主颜色面积比率的镜头分类方法受背景影响的缺点，提高了分类准确性，同时还具有计算简单、效率高的优点。本发明不但适合于足球视频，对于其它类似的场地球类项目视频如橄榄球、曲棍球等同样适用。
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