文献类型：期刊文章

作　　者：曾祥进[1] 卢成[1]

机构地区：[1]武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室,湖北武汉430205

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11101318);图像处理与智能控制教育部重点实验室基金资助项目(201104);武汉工程大学科学研究基金资助项目;武汉工程大学青年基金资助项目(Q201206);湖北省教育厅科学技术研究项目(D20111507)

年　　份：2013

卷　　号：41

期　　号：S1

起止页码：223-225

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对视觉图像的深度信息的获取,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数的模型,将散焦特征深度信息的获取转化为能量函数的优化问题.采用混沌粒子群优化(PSO)方法防止预测模型的局部优化,可以使预测率显著提高.实验与仿真证实了模型和算法的有效性和可能性.

关 键 词：视觉图像 深度估计  混沌粒子群优化 马尔可夫随机场建模  单目视觉

分 类 号：TP391.41]