基于三維相機的圖像分割技術研究.pdf

1、圖像分割技術是圖像處理領域中的重點研究內(nèi)容，也是圖像識別和圖像分析前的重要步驟，它在智能移動機器人中的運動避障以及場景理解有著廣泛的運用。圖像分割算法研究的一個重要前提是相機能夠捕捉到高質量的圖像數(shù)據(jù)，伴隨著三維視覺傳感器的研究發(fā)展，相機獲取高質量空間場景的彩色圖像信息以及深度信息已經(jīng)越來越便捷。將三維相機傳感器獲取的圖像數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)二維彩色圖像分割的基本算法相結合，并充分利用圖像數(shù)據(jù)中像素點所包含的空間坐標點信息以及對應點的彩色空間信息

2、對空間場景的物體對象進行分割，既比普通二維彩色圖像分割有更好的穩(wěn)定性，又有更好的實際意義及其工程應用。
　　自從圖像分割技術被研究以來，在很多方面已經(jīng)獲得了很大的進步，但在三維空間分割方面還有很多技術難題需要突破，如:三維空間本身的復雜性以及不確定因素。本論文使用Kinect相機來獲取三維空間場景信息，研究了基于法向量和曲率特征的三維點云分割算法以及對應的優(yōu)化算法，主要分為以下幾個方面的工作:
　　首先，通過Kinect相機

3、獲取彩色圖像和深度信息，對于獲取的深度信息中存在黑洞區(qū)域以及噪聲，采用種子區(qū)域填充法的思想對黑洞區(qū)域進行修復判定，閾值是根據(jù)本文實驗數(shù)據(jù)的保存格式而設置的。在深度數(shù)據(jù)修復之后，為了平滑本身硬件及其數(shù)據(jù)傳輸過程所帶來的噪聲，對多種非線性的濾波方式進行探討比較，最終選取雙邊濾波對深度數(shù)據(jù)進行平滑去噪。
　　其次，為預處理之后的三維點云數(shù)據(jù)構建kd-tree，便能利用三維點的信息形成三角面片來計算對應的法向量和曲率特征信息，依靠法向量之