基于Kinect的摳像算法研究.pdf

1、前景提取問(wèn)題是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。隨著理論的不斷完善，前景提取問(wèn)題逐漸從圖像分割發(fā)展到基于透明度的圖像摳像問(wèn)題。數(shù)字圖像摳像技術(shù)不僅應(yīng)用于傳統(tǒng)的電影和廣告的制作當(dāng)中，還廣泛應(yīng)用于包括工業(yè)農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域在內(nèi)的許多行業(yè)。圖像摳像是一個(gè)欠約束問(wèn)題，大部分自然摳像算法都需要用戶(hù)提供提示圖像，即將圖像分割為前景區(qū)域、背景區(qū)域和未知區(qū)域的三元圖，算法通過(guò)三元圖的信息判斷未知區(qū)域中的像素是前景還是背景。一個(gè)普遍的問(wèn)題就是無(wú)論對(duì)

2、于單幀圖像或多幀圖像，三元圖必需手工繪制，由于耗時(shí)過(guò)多，使得自然摳像算法很難應(yīng)用于視頻當(dāng)中。另一個(gè)問(wèn)題是大多數(shù)自然摳像算法只涉及圖像域，沒(méi)有考慮到深度信息。
　　近年來(lái)，隨著深度相機(jī)的研究與發(fā)展，出現(xiàn)了一系列結(jié)合深度圖像的摳像算法。深度圖像中的每一個(gè)像素表示場(chǎng)景中某一點(diǎn)與攝像機(jī)之間的距離，這就為區(qū)分前景部分和背景部分提供了方便。如今，主流的深度相機(jī)分為T(mén)OF和Kinect兩類(lèi)。
　　本文研究了傳統(tǒng)基于TOF相機(jī)的圖像摳像技術(shù)