基于多尺度超像素融合的RGB-D单幅图像阴影检测算法

针对单幅复杂环境图像阴影检测问题, 提出一种基于多尺度超像素融合的自动阴影检测快速算法. 首先利用深度图像计算各点的法向量及空间坐标, 同时利用简单线性迭代聚类算法对彩色图像进行多个尺度的超像素分割; 然后使用阴影置信度算法结合图像的色度、法线和空间位置信息分别估计各尺度下的超像素阴影置信度; 最后采用Adaboost训练的分类器对各尺度下的超像素阴影置信度进行融合, 得到最终的判决结果. 实验结果表明, 该算法的准确度明显高于原阴影置信度算法, 运行时间约为原阴影置信度算法的10%, 对于小块阴影、 大面积阴影及边缘不清晰的软阴影检测表现较突出, 适合对光线复杂环境下的图像进行前期预处理.     

一种基于Shi-Tomasi和改进LBP的特征匹配及目标定位快速算法

针对机器人伺服抓取中对定位精度和实时性均要求较高的问题,提出一种特征匹配及目标定位快速算法.首先,采用Shi-Tomasi检测算法提取特征点;其次,提出一种新的特征描述子定义方法:先以特征点为中心截取子图像,利用二维Gauss函数偏导数确定特征方向,再根据特征方向对局部图像做旋转处理,提取旋转后标准局部图像局部二值模式...