电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (11): 2611-2616.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.11.006

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投影约束的遮挡点恢复方法

刘侍刚1,2,3, 彭亚丽1,2   

  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:2016-11-01 修回日期:2017-05-09 出版日期:2017-11-25 发布日期:2017-11-25
  • 通讯作者: 彭亚丽
  • 作者简介:刘侍刚,男,1973年11月出生于江西峡江,2001年在哈尔滨工程大学获得硕士学位,2005年在西安电子科技大学获得博士学位,现为陕西师范大学教授.从事计算机视觉、三维重建等方面的有关研究.E-mail:shgliu@gmail.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No.61672333,No.61402274);陕西省工业科技攻关项目(No.2016GY-081);陕西省科学研究发展计划项目(No.2016NY-176);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

Occlusion Recovery Method Based on Projective Constraints

LIU Shi-gang1,2,3, PENG Ya-li1,2   

  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:2016-11-01 Revised:2017-05-09 Online:2017-11-25 Published:2017-11-25

摘要: 为了恢复图像中的遮挡点,本文在相机为正投影模型下,提出了一种投影约束的遮挡点恢复方法.该方法利用图像矩阵的行空间和列空间都是三维子空间的特性,通过用矩阵奇异值分解分别得到图像矩阵行和列投影满足的约束条件,将遮挡点的求解转化为迭代求解二次型的极值问题.仿真实验和真实实验结果表明,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, 三维子空间, 奇异值分解, 二次函数

Abstract: To recover the position of occlusion,an occlusion recovery method based on projective constraints under orthographic projection is presented.Utilizing the property that both the row and the column space of image matrix are projective subspaces,the method applies Singular Value Decomposition(SVD) to get the image matrix's row and column metric constraints,and replaces occlusion solution by iteratively solving the minimum of a quadratic function.The experiments with both simulated and real data show that the proposed method has the advantages of fast convergence speed and small error.

Key words: occlusion, projective, singular value decomposition, quadratic function

中图分类号: