使用外部姿态估计来改善固定标记轮廓跟踪

Question

假设我有一个传感器阵列，它允许我提出相对于某个固定矩形标记的姿态估计。因此，我估计了相机图像中标记轮廓的外观。我如何使用它来更好地检测轮廓？

我试图克服的问题是，有时候，标记被遮挡，也许是通过切割它的线。因此，我留下两个轮廓，如果合并，会产生标记。我尝试过打开和关闭来尝试解决问题，但它对于不同类型的照明并不稳健。

我正在考虑的一种方法是使用预测的轮廓，并使用图像的渐变执行局部卷积以找到我的真实姿势。

任何想法或建议？

Answer 1

有一个姿势估计的明显优势是，它限制图像区域搜索目标。接下来，如果你的问题是遮挡，那么你需要明确地建模，而不是试图用图像处理技巧来完成它：在检测器目标函数中添加一个表达你的目标可能看起来像什么的术语部分闭塞。这可以是明确的“遮挡外观”模型，或者是隐含的 - 例如使用能够独立于整体识别目标的可见部分的算法。