检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:彭晓明[1] 丁明跃[1] 周成平[1] 张天序[1]
机构地区:[1]华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉430074
出 处:《中国图象图形学报(A辑)》2005年第4期441-449,共9页Journal of Image and Graphics
基 金:国家自然科学基金重大资助项目(60135020FF030405)
摘 要:提出了一种对来自多传感器的序列图像进行时间空间配准的计算框架。该框架适用于摄像机静止的场合,而且所拍摄的图像序列中有运动目标存在,但在图像序列的开始阶段为静止背景。首先对静止背景进行配准,得到空间变换的初始估计;然后,利用运动目标质心间的对应关系得到时间变换的初始估计;最后,结合共同信息计算出最终结果。本框架的空间配准精度可得到亚像素级,时间配准精度可达到亚帧级。本框架已成功应用于可见光/红外图像序列的配准实验。A computational framework for the temporal-spatial alignment of multi-sensor image sequences is presented in this paper. The framework is suitable to the circumstance where the cameras are static; the captured sequences contain moving objects but the initial segments of the sequences are frames of the static background. The framework first registers the static backgrounds of the sequences to yield the initial spatial transformation. Then it uses the correspondence of the centroids of moving objects to estimate the initial temporal transformation. Finally, mutual information is incorporated into this framework to compute the final temporal-spatial transformations. This framework, which can obtain a sub-pixel and sub-frame registration accuracy, has been successfully applied to a visible/infrared sequence alignment experiment.
关 键 词:框架 图像配准 红外图像序列 运动目标 配准精度 空间配准 序列图像 多传感器 空间变换 时间变换 对应关系 信息计算 静止 摄像机 像素级 可见光 估计 帧
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TU375.4[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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