20140716 继续实验Hu矩

实验记录

• 继续实验Hu矩，在昨天的基础之上，提取Hu矩前，加入边缘检测。尝试各类边缘检测，canny, sobel等；
  
  
  1. 检测边缘，计算边缘图像Hu矩
  2. 对每一个d，计算边缘图像Hu矩
  3. 比较两个Hu矩大小，取最类似的Hu矩对应的d做为深度
  4. 进行传统立体匹配，匹配程度较低的（方差大于必定阈值），记为不可信的区域
  5. 将不可信的区域的深度图替换为利用Hu矩计算出的深度
• 实验结果：

• 缘由分析：
  
  
  1. 立体匹配：可信度计算不许确，没法准确识别被遮挡的区域
  2. Hu矩计算：没法清晰判断匹配程度

文章

Generating object segmentation proposals using global and local search

• 过程：

  1. 过度割，采用SLIC以及FH
  2. 提取特征，采用SIFT和RGB颜色
  3. 合并相邻过度割区域
  4. Global过程：MRF建模，以Superpixel为节点，采用Graph-cut求解

• 能够借鉴的：

  1. 过度割方法
  2. MRF，Graph-cut的matlab代码
  3. 合并区域的准则以及能量函数的创建

资源：VLFeat

• 介绍：The VLFeat open source library implements popular computer vision algorithms including HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, and quick shift. It is written in C for efficiency and compatibility, with interfaces in MATLAB for ease of use, and detailed documentation throughout. It supports Windows, Mac OS X, and Linux. The latest version of VLFeat is .
• 评价：有matlab接口，方便安装，须要琢磨一下
• 网址：http://www.vlfeat.org/