一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法及其混合視覺系統的制作方法
【專利摘要】本發明屬于機器視覺技術領域，具體涉及一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法及其混合視覺系統。本發明包括：設定混合視覺系統中高維圖像和低維圖像的中間維度；計算高維圖像降維觀測矩陣并對高維圖像降維，計算低維圖像升維觀測矩陣并對低維圖像升維；用SIFT匹配算法對得到的同維度的兩幅圖片進行匹配并計算匹配率；重復以上步驟直到找到可以得到最高匹配率的最優中間維度。使用了圖像處理的手段，針對目標在混合視覺系統不同視覺基元中存在成像尺度偏差的特點，采用基于壓縮感知技術實現對全景非線性壓縮圖像進行重構和基于降采樣措施對透視圖像進行降維。
【專利說明】
一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法及其混合視覺系統
技術領域
[0001]本發明屬于機器視覺技術領域，具體涉及一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法及其混合視覺系統。
【背景技術】
[0002]視覺技術由于其具有非接觸感知、獲取信息量豐富、抗干擾能力強等特點，在環境理解、目標探測和定位等領域有著廣泛的應用。常規雙目視覺和雙目全景視覺在進行目標定位時分別具有視場狹小和作用距離有限的缺點，兩者聯合構成的異構雙尺度混合視覺系統兼顧了視場和可視距離雙重因素，在大視場范圍內實現目標跟蹤及定位應用領域具有顯著的優勢。但由于此混合系統中視覺基元成像原理相異且目標成像尺度不同，導致經典雙目視覺定位算法失效。有效解決異構成像視覺單元組成的多目立體視覺系統中存在的不同尺度圖像間圖像的等維度重構問題，將是對基于機器視覺實現環境三維信息感知這一最基本和最重要技術的極大促進。
[0003]經典的香農采樣定理認為，為了不失真地恢復模擬信號，采樣頻率應該不小于奈奎斯特頻率(即模擬信號頻譜中的最高頻率)的兩倍。但是其中除了利用到信號是有限帶寬的假設外，沒利用任何的其它先驗信息。采集到的數據存在很大程度的冗余。壓縮感知方法(Compressed Sensing CS)充分運用了大部分信號在預知的一組基上可以稀疏表示這一先驗信息，為維度的重構提供了一種新思路。
【發明內容】
[0004]本發明的目的在于提供一種應用機器視覺手段的基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法。
[0005]本發明的目的還在于提供一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法的混合視覺系統。
[0006]本發明的目的是這樣實現的:
[0007]—種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法，包括如下步驟:
[0008]I)設定混合視覺系統中高維圖像和低維圖像的中間維度；
[0009]2)計算高維圖像降維觀測矩陣并對高維圖像降維，計算低維圖像升維觀測矩陣并對低維圖像升維；
[0010]3)用SIFT匹配算法對得到的同維度的兩幅圖片進行匹配并計算匹配率；
[0011]4)重復以上步驟直到找到可以得到最高匹配率的最優中間維度。
[0012]—種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法的混合視覺系統，上半部分為一個全景相機，下半部分為一個透視相機，其中全景相機包括雙曲面全方位成像反光鏡I，經全景相機環形透光玻璃支撐筒2支撐在全景相機支架底座3上，在全方位成像反光鏡I下方全景相機環形透光玻璃支撐筒2內的全景相機支架底座3上，垂直向上設置有1394相機4，作為透視相機的1394相機5垂直鏈接于可旋轉的鏈接桿6并垂直鏈接在全景相機支架底座3上，透視相機環形透光玻璃支撐筒7支撐全景相機，置于透視相機支架底座8上。
[0013]本發明的有益效果在于:
[0014]使用了圖像處理的手段，針對目標在混合視覺系統不同視覺基元中存在成像尺度偏差的特點，采用基于壓縮感知技術實現對全景非線性壓縮圖像進行重構和基于降采樣措施對透視圖像進行降維。
【附圖說明】
[0015]圖1為本發明一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知技術基本框圖。
[0016]圖2為本發明混合視覺裝置示意圖。
【具體實施方式】
[0017]下面結合附圖對本發明做進一步描述。
[0018]本發明公開了一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知技術，主要步驟有:設定混合視覺中高維圖像和低維圖像的中間維度，計算高維圖像降維觀測矩陣并對高維圖像降維，計算低維圖像升維觀測矩陣并對低維圖像升維，用SIFT匹配算法對得到的同維度的兩幅圖片進行匹配并計算匹配率，重復以上步驟直到找到可以得到最高匹配率的最優中間維度。本發明采用機器視覺和圖像處理的方案，利用壓縮感知理論，實現了低維全景目標特征圖像向高維圖像的重構映射，同時對常規大尺度圖像進行降分辨率采樣，結合匹配精度試驗結果，找到全景特征尺度升維和透視特征尺度降維的最佳匹配點，實現不同尺度下被定位目標特征精確匹配算法，提高了混合視覺環境三維信息感知的定位精度。
[0019]本發明實現發明目的采用的技術方案是:異構雙尺度混合視覺系統對同一興趣目標的成像尺度存在較大差別，主要是由于全景視覺通過雙曲面反射鏡成像過程中的空間光域壓縮效應，使空間視場與成像面積的對應關系表現出顯著的非線性特點，相反常規視覺系統成像可以通過光學變焦操作對目標進行精細成像，因此如何實現不同尺度圖像中的特征精確匹配是定位的重要步驟。由于全景系統對環境成像具有“完備”且“連續”特性，而小尺度的CCD數字離散成像是對空間成像信息的“離散壓縮采樣”，利用壓縮感知理論，實現低維全景目標特征圖像向高維圖像的重構映射，同時對常規大尺度圖像進行降分辨率采樣，結合匹配精度試驗結果，找到全景特征尺度升維和透視特征尺度降維的最佳匹配點，實現不同尺度下被定位目標特征精確匹配算法。
[0020]—種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知技術，其特征在于:包括如下主要步驟:
[0021]I)根據先驗知識估算并設定混合視覺中高維圖像和低維圖像的中間維度。
[0022]2)計算高維圖像降維觀測矩陣并對高維圖像降維，計算低維圖像升維觀測矩陣并對低維圖像升維。
[0023]3)用SIFT匹配算法對得到的同維度的兩幅圖片進行匹配并計算匹配率。
[0024]4)重復以上步驟直到找到可以得到最高匹配率的最優中間維度。
【主權項】
1.一種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法，其特征在于，包括如下步驟: 1)設定混合視覺系統中高維圖像和低維圖像的中間維度； 2)計算高維圖像降維觀測矩陣并對高維圖像降維，計算低維圖像升維觀測矩陣并對低維圖像升維； 3)用SIFT匹配算法對得到的同維度的兩幅圖片進行匹配并計算匹配率； 4)重復以上步驟直到找到可以得到最高匹配率的最優中間維度。2.—種基于高分辨率圖像知識先驗的壓縮感知方法的混合視覺系統，其特征在于:上半部分為一個全景相機，下半部分為一個透視相機，其中全景相機包括雙曲面全方位成像反光鏡(I)，經全景相機環形透光玻璃支撐筒(2)支撐在全景相機支架底座(3)上，在全方位成像反光鏡(I)下方全景相機環形透光玻璃支撐筒(2)內的全景相機支架底座(3)上，垂直向上設置有1394相機(4)，作為透視相機的1394相機(5)垂直鏈接于可旋轉的鏈接桿(6)并垂直鏈接在全景相機支架底座(3)上，透視相機環形透光玻璃支撐筒(7)支撐全景相機，置于透視相機支架底座(8)上。
【文檔編號】G06T3/40GK106097248SQ201610428922
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月16日
【發明人】蔡成濤, 翁翔宇, 范冰, 汪鵬飛, 張智, 王立輝
【申請人】哈爾濱工程大學