张小矬
张小矬

20140716 继续实验Hu矩

实验记录

  • 继续实验Hu矩，在昨天的基础之上，提取Hu矩前，加入边缘检测。尝试各种边缘检测，canny, sobel等；

    1. 检测边缘，计算边缘图像Hu矩
    2. 对每个d，计算边缘图像Hu矩
    3. 比较两个Hu矩大小，取最相似的Hu矩对应的d作为深度
    4. 进行传统立体匹配，匹配程度较低的（方差大于一定阈值），记为不可信的区域
    5. 将不可信的区域的深度图替换为利用Hu矩计算出的深度
  • 实验结果：


  • 原因分析：

    1. 立体匹配：可信度计算不准确，无法准确识别被遮挡的区域
    2. Hu矩计算：无法清晰判断匹配程度

文章

Generating object segmentation proposals using global and local search

  • 过程：

    1. 过分割，采用SLIC以及FH
    2. 提取特征，采用SIFT和RGB颜色
    3. 合并相邻过分割区域
    4. Global过程：MRF建模，以Superpixel为节点，采用Graph-cut求解

  • 可以借鉴的：

    1. 过分割方法
    2. MRF，Graph-cut的matlab代码
    3. 合并区域的准则以及能量函数的建立

资源：VLFeat

  • 介绍：The VLFeat open source library implements popular computer vision algorithms including HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, and quick shift. It is written in C for efficiency and compatibility, with interfaces in MATLAB for ease of use, and detailed documentation throughout. It supports Windows, Mac OS X, and Linux. The latest version of VLFeat is .
  • 评价：有matlab接口，方便安装，需要琢磨一下
  • 网址：http://www.vlfeat.org/

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