电子学报 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (11): 2733-2737.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.11.021

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迭代二次规划遮挡点恢复

彭亚丽1,2,3, 刘侍刚1,2, 孙增国2,3, 洪灵1,3, 曹菡1,2,3   

  1. 1. 现代教学技术教育部重点实验室, 陕西西安 710062;
    2. 陕西省教学信息技术工程实验室, 陕西西安 710119;
    3. 陕西师范大学计算机科学学院, 陕西西安 710119
  • 收稿日期:2017-08-30 修回日期:2018-07-18 出版日期:2018-11-25
    • 通讯作者:
    • 刘侍刚
    • 作者简介:
    • 彭亚丽 女,1979年3月出生,陕西石泉人.2005年在哈尔滨工程大学获得硕士学位,2013年在西安电子科技大学获得博士学位.现为陕西师范大学副教授,从事计算机视觉、模式识别等方面的有关研究;孙增国 男,1980年10月出生,陕西西安人,2003年和2010年在西安交通大学分别获得学士和博士学位,2011年至2015年在华侨大学从事教学科研工作,现为陕西师范大学副教授.从事遥感图像处理、计算机视觉、模式识别等方面的有关研究;洪灵 女,1986年3月出生,浙江台州人,2008年和2015年在西安电子科技大学分别获得学士学位和博士学位,现为陕西师范大学副研究员.从事机器学习、模式识别等方面的有关研究;曹菡 女,1963年出生,四川荣县人,1986年和1989年在西北大学计算机系分别获得学士学位和硕士学位,2002年武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室获得博士学位,现为陕西师范大学教授.从事图像处理、空间数据挖掘、智慧旅游等方面的有关研究.
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61672333,No.61873155,No.61701290); 陕西省工业科技攻关项目 (No.2016GY-081); 陕西省自然科学基础研究计划 (No.2018JM6050); 陕西省重点科技创新团队 (No.2014KTS-18); 现代教学技术教育部重点实验室学习科学交叉学科培育计划资助; 陕西师范大学中央高校基本科研业务费项目 (No.GK201803088,No.GK201803059)

Iterative Quadratic Programming Method for Occlusion Recovery

PENG Ya-li1,2,3, LIU Shi-gang1,2, SUN Zeng-guo2,3, HONG Ling1,3, CAO Han1,2,3   

  1. 1. Key Laboratory of Modern Teaching Technology, Ministry of Education, Xi'an, Shaanxi 710062;
    2. Engineering Laboratory of Teaching Information Technology of Shaanxi Province, Xi'an, Shaanxi 710119;
    3. School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi'an, Shaanxi 710119
  • Received:2017-08-30 Revised:2018-07-18 Online:2018-11-25 Published:2018-11-25

摘要: 为了有效地的恢复遮挡点,本文提出一种迭代二次规划遮挡点恢复方法,该方法首先分别利用图像矩阵的行向量和列向量在图像矩阵生成的正交补空间上的投影为0的特性,构造行和列余差函数,同时,对遮挡点分别按行为主序和列为主序进行排列,利用排列后这两者之间存在一个变换关系,将行和列余差函数统一表示为一个二次优化目标函数.该方法同时考虑了遮挡点在行和列两个方向的约束,而且将遮挡点求解转化为迭代求解一个二次规划问题.实验结果表明,本文方法具有收敛速度快,恢复精度高等优点.

关键词: 遮挡点恢复, 二次规划, 投影

Abstract: In order to effectively recover the occlusion,this paper presents an iterative quadratic programming method for occlusion recovery.Based on the characteristic that the projections of the row vector and the column vector of image matrix to the orthogonal complementary subspace spanned by image matrix are zero vectors,the row and the column residual objective functions are respectively defined.At the same time,the occlusion positions are respectively sorted according to the row and the column order,whichcan be denoted by a transformation matrix.Based on the transformation matrix,a united residual objective function which is quadratic is obtained from the row and the column ones.The method has the advantages that both the row and the column constraints are simultaneously considered and the solution of occlusion is transformed to iterative solution a quadratic programming.The experimental results show that the method has fast convergence speed and high precision.

Key words: occlusion recovery, quadratic programming, projection

中图分类号: