摘要：针对采用立体视觉技术进行三维人体重建时,在实际拍摄采集图像过程中受光照变化和模糊因素干扰的现象,提出光照鲁棒的组合模糊仿射不变矩,克服以上两种因素的影响;同时为了改进单一依靠灰度相似性度量的匹配效果,引入了斜率和距离双重几何约束,由三者结合共同引导完成匹配,自动重建人体腹部体型。实验所获得的虚拟三维人体腹部尺寸值可以达到与三维扫描仪相同的精度,与实际测量值的误差小于0.5 cm。实验结果表明:该系统硬件设备简单,成本低,能快速可靠地采集腹部信息,符合服装设计等领域的精度要求。

摘要：针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,提取高频子带的分形维特征并使用对比敏感函数(CSF)对不同高频子带的分形维数加权,最后将提取出的低频特征以及高频特征组合成复合特征向量,利用欧氏距离进行相似性度量完成图像目标物识别,该算法有效地融合了不变矩的全局不变性和Contourlet变换的多尺度、多方向局部细节特性.对比实验结果表明,该方法在各种变化条件下均具有较好的识别效果和运行效率,平均识别率达96%以上.