基于深度和彩色信息的室內(nèi)場(chǎng)景實(shí)時(shí)分割算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人口的老齡化，國(guó)家將室內(nèi)服務(wù)移動(dòng)機(jī)器人提升到了國(guó)家戰(zhàn)略的高度。為了快速準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人高層次的視覺(jué)任務(wù)，如物體識(shí)別和抓取等，需要快速分割場(chǎng)景。在這種情況下，一種準(zhǔn)確和快速的室內(nèi)場(chǎng)景分割算法對(duì)于室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高層次視覺(jué)任務(wù)是非常有意義的。本文將水平面上方區(qū)域作為感興趣區(qū)域，基于深度和彩色信息檢測(cè)室內(nèi)場(chǎng)景支撐區(qū)域，保留支撐面上方區(qū)域，從而分割場(chǎng)景。
　　通過(guò)對(duì)比常見(jiàn)的基于視覺(jué)獲取深度數(shù)據(jù)的方法，選用Kinect傳感器獲取深度

2、信息，對(duì)深度數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理并獲得初始前景區(qū)域模板，完成場(chǎng)景的初始分割；使用修復(fù)后的深度信息，計(jì)算場(chǎng)景的三維坐標(biāo)和法線向量；利用二維圖像坐標(biāo)和法線向量對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行超像素聚類分割，設(shè)置超像素區(qū)域融合條件，檢測(cè)出水平支撐面；更新前景模板，參考前景分割算法，通過(guò)前景模板來(lái)獲取感興趣區(qū)域，完成室內(nèi)場(chǎng)景的分割。同時(shí)，為了提高算法的實(shí)時(shí)性，在程序的執(zhí)行階段，將場(chǎng)景分割算法使用GPU加速實(shí)現(xiàn)。
　　本文的創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)考慮移動(dòng)機(jī)器人自身的特

3、點(diǎn)，首先設(shè)定深度閾值簡(jiǎn)化場(chǎng)景，從而加速深度數(shù)據(jù)濾波及法線向量計(jì)算，最終提高算法的實(shí)時(shí)性；(2)根據(jù)本文的實(shí)際情況，修改距離度量函數(shù)，將經(jīng)典的SLIC算法改進(jìn)加速，然后將基于單一像素點(diǎn)區(qū)域增長(zhǎng)融合來(lái)檢測(cè)平面改變?yōu)榛诔袼厝诤蠙z測(cè)平面，提高平面檢測(cè)的速度，從而加快場(chǎng)景分割算法。
　　本文在室內(nèi)多個(gè)場(chǎng)景中測(cè)試了場(chǎng)景分割算法，均能準(zhǔn)確快速檢測(cè)支撐區(qū)域，保留支撐區(qū)域上方物體，去除背景區(qū)域，從而分割場(chǎng)景。然后對(duì)比了基于整個(gè)場(chǎng)景和基于深度閾值

4、分割后的局部場(chǎng)景的分割時(shí)間，如果直接分割整個(gè)原始場(chǎng)景，每秒可以處理10幀左右。如果先對(duì)原始場(chǎng)景進(jìn)行深度閾值分割，再對(duì)局部場(chǎng)景進(jìn)行分割處理，每秒可以處理17幀左右，證明了使用深度閾值分割后的場(chǎng)景能有效地提升算法的處理速度，場(chǎng)景分割達(dá)到了實(shí)時(shí)性。本文也對(duì)比了基于單一像素點(diǎn)的區(qū)域增長(zhǎng)檢測(cè)平面和基于超像素聚類檢測(cè)平面的時(shí)間，時(shí)間由20.7ms減少到15.3ms，提高了平面檢測(cè)的速度，加快場(chǎng)景分割，驗(yàn)證了文中所提出創(chuàng)新點(diǎn)。最后對(duì)比了分割前和分割后