深度图像优化分层分割的3D场景流估计

针对现有基于RGBD数据的3D场景流估计方法,在复杂背景、弱刚性运动以及运动遮挡等情况下计算精度与鲁棒性较低的缺点,提出一种基于深度图像优化分层分割的3D场景流估计方法。首先,利用连续图像序列帧间光流信息对场景深度图像进行优化分层分割,提取图像中运动目标与背景的深度信息。然后,根据深度图像分层结果,利用坐标下降法并结合图像分层技术计算RGBD序列3D场景流。最后,分别采用RGBD、Middlebury以及SRSF等测试图像集对方法的深度图像分层和场景流估计的准确性与可靠性进行综合对比试验。实验结果表明:所提方法针对复杂场景、弱刚性运动以及运动遮挡等类型图像具有较高的场景流估计精度与鲁棒性。     

基于单应性变换的可见光与毫米波雷达数据标定方法

针对现有的传感器标定方法存在操作步骤繁琐、标定精度低等问题,本文基于雷达扫描平面与地面平行的特点,利用雷达扫描平面和可见光图像平面之间的单应性变换关系,提出了一种基于单应性变换的毫米波雷达与可见光传感器标定方法.首先,在标定场中放置六块金属面板,同时获取标定场中金属面板的毫米波雷达数据与可见光图像,基于点对齐方法获取六...