[發明專利]一種基于直方圖控制點的圖像配準目標檢測方法

在審

• 申請號: 201710052751.1
• 申請日: 2017-01-22
• 公開（公告）號: CN106846382A
• 公開（公告）日: 2017-06-13
• 發明（設計）人: 夏春秋
• 申請（專利權）人: 深圳市唯特視科技有限公司
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30;G06T7/70
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于直方圖控制點的圖像配準目標檢測方法，其特征在于，主要包括縮放變量部分表示：直方圖控制點(HoCP)(一)；HoCP和迭代霍夫森林(IHF)檢測算法的組合(二)；6D對象姿態估計(三)。

2.基于權利要求書1所述的縮放變量部分表示：直方圖控制點(HoCP)(一)，其特征在于，給定一個正的深度圖像，最初將其歸一化為一個單位立方體，不同尺度的新點云被采樣如下：

${\left\{X_N\right\}}_i=\frac{X_{n\×3}-{\stackrel{\‾}{X}}_{N\×3}}{s_i*\mathrm{\α}}+0.5,i=0,1,2,...,m---\left(1\right)$

其中，

$\mathrm{\α}=max\left\{\begin{array}{c}max\left(X\right)-min\left(X\right)\\ max\left(Y\right)-min\left(Y\right)\\ max\left(Z\right)-\min \left(Z\right)\end{array}\right\},h_i=max\left(Z_{N_i}\right)-min\left(Z_{N_i}\right)---\left(2\right)$

其中，X＝[X,Y,Z]是原始前景點云的坐標向量，是X的平均值，X_N＝[X_N,Y_N,Z_N]是歸一化的前景像素，m是尺度的數量，α是比例因子，h是比例；常數s_i取實數以生成不同尺度的點云，從對應于初始歸一化的s₀＝1開始。