单目图像内静态物体深度的自动测量方法

何立新; 孔斌; 杨静

doi:10.13203/j.whugis20140656

单目图像内静态物体深度的自动测量方法

doi: 10.13203/j.whugis20140656

何立新^1,2,3,
孔斌²,
杨静²

1.
中国科学技术大学自动化系, 安徽合肥, 230027;
2.
中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽合肥, 230031;
3.
合肥学院网络与智能信息处理重点实验室, 安徽合肥, 230601

基金项目: 国家自然科学基金(91120307,61005010);安徽省教育厅自然科学基金(KJ2013B230,KJ2013A226,KJ2015A162);安徽省高等学校质量工程项目(2015ckjh047,2015ckjh048,2015ckjh058,2015ckjh061,2015zy054);合肥学院重点建设学科基金(2014xk08);合肥学院学科带头人培养对象基金(2014dtr08)。

详细信息

作者简介:
何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

中图分类号: P237.4;TP391.4

An Automatic Method of the Depth Measurement of Static Objects in a Monocular Image

1.
Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China;
2.
Hefei Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China;
3.
The Key Lab of Network and Intelligent Information Processing, Hefei University, Hefei 230601, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China, Nos. 91120307, 61005010; the Natural Science Foundation of Department of Education of AnHuiProvince, Nos. KJ2013B230, KJ2013A226, KJ2015A162; the Quality Engineering of Higher Education of AnHuiProvince, Nos. 2015ckjh047, 2015ckjh048, 2015ckjh058, 2015ckjh061, 2015zy054; Key Constructive Discipline of Hefei University, No.2014xk08; Training Object for Academic Leader of Hefei University, No.2014dtr08.

摘要: 提出了一种从普通单目相机拍摄的两幅图像中自动获取其中物体深度的方法。该方法首先保持相机的参数不变,相机沿光轴方向移动,在物距为u和u+d处各拍摄一张图像,然后采用局部二值拟合能量(local binary fitting energy, LBF)模型的方法分割出图像中的物体,再将物体像的熵的相对变化率和加权Hu氏不变矩结合起来实现图像内物体的自动匹配,最后运用本文推导的公式计算出各个物体深度。实验结果表明了该方法的有效性。
- 单目图像 /
- 深度测量 /
- 图像分割 /
- 物体匹配
Abstract: Measurement of object depth information in an image is an important task in the stereo vision domain. An automatic method of the depth measurement from two images captured by an ordinary monocular camera is proposed. While keeping the parameters of camera constant, two images are captured at the distance between object and the lens definted as u and u+d, respectively. Objects in the images are acquired by the image segment method using the LBF model. The objects are matched automatically using the combined the relative difference ratios of entropy from the object image and the weighted HU invariant moment. The object depth can be calculated by a formula presented in this paper.. Experimental results show that the method is effective.
- monocular image /
- depth measurement /
- image segment /
- object match

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单目图像内静态物体深度的自动测量方法

doi: 10.13203/j.whugis20140656

作者简介:
何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

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doi: 10.13203/j.whugis20140656

1. 中国科学技术大学自动化系, 安徽合肥, 230027;

2. 中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽合肥, 230031;

3. 合肥学院网络与智能信息处理重点实验室, 安徽合肥, 230601

作者简介:
何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

English Abstract

An Automatic Method of the Depth Measurement of Static Objects in a Monocular Image

1. Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China;

2. Hefei Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China;

3. The Key Lab of Network and Intelligent Information Processing, Hefei University, Hefei 230601, China

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doi: 10.13203/j.whugis20140656

作者简介: 何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

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单目图像内静态物体深度的自动测量方法

doi: 10.13203/j.whugis20140656

1. 中国科学技术大学自动化系, 安徽合肥, 230027; 2. 中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽合肥, 230031; 3. 合肥学院网络与智能信息处理重点实验室, 安徽合肥, 230601

作者简介: 何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

English Abstract

An Automatic Method of the Depth Measurement of Static Objects in a Monocular Image

1. Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China; 2. Hefei Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China; 3. The Key Lab of Network and Intelligent Information Processing, Hefei University, Hefei 230601, China

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作者简介:
何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

1. 中国科学技术大学自动化系, 安徽合肥, 230027;

2. 中国科学院合肥智能机械研究所, 安徽合肥, 230031;

3. 合肥学院网络与智能信息处理重点实验室, 安徽合肥, 230601

作者简介:
何立新,博士生,讲师,主要从事计算机视觉研究。hlxiniim@mail.ustc.edu.cn

1. Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China;

2. Hefei Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China;

3. The Key Lab of Network and Intelligent Information Processing, Hefei University, Hefei 230601, China