基于深度自動(dòng)分層的RGBD序列場(chǎng)景流計(jì)算技術(shù)研究.pdf

1、3D場(chǎng)景流是空間場(chǎng)景或物體運(yùn)動(dòng)的三維運(yùn)動(dòng)矢量場(chǎng)，其包含了場(chǎng)景或物體的三維運(yùn)動(dòng)與結(jié)構(gòu)信息，在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)估計(jì)與跟蹤、姿態(tài)識(shí)別、自主避障、路徑規(guī)劃等研究方向具有重要的研究?jī)r(jià)值，研究成果被廣泛用于航空航天、軍事、工業(yè)、氣象、交通以及文物保護(hù)等領(lǐng)域。
　　近年來(lái)，隨著消費(fèi)級(jí)深度傳感器的普及，利用RGBD序列估計(jì)3D場(chǎng)景流逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。雖然現(xiàn)有的 RGBD序列場(chǎng)景流計(jì)算方法能夠獲取較為準(zhǔn)確的估計(jì)結(jié)果，但是當(dāng)圖像序列包含復(fù)

2、雜背景和多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，由于現(xiàn)有方法通常采用人工設(shè)定深度圖像初始分層層數(shù)并且得到的初始場(chǎng)景分割圖中只包含深度信息，導(dǎo)致并不能完全準(zhǔn)確地分割獨(dú)立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，致使場(chǎng)景流估計(jì)效果較差。針對(duì)以上問(wèn)題，本文主要研究基于深度自動(dòng)分層的RGBD序列3D場(chǎng)景流計(jì)算技術(shù)，主要研究工作包括：
　　1.首先對(duì)3D場(chǎng)景流計(jì)算技術(shù)的研究背景和現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹，然后論述了圖像光流與3D場(chǎng)景流的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并對(duì)3D場(chǎng)景流技術(shù)的兩類主要方法進(jìn)行了重點(diǎn)分析。
　　

3、2.針對(duì)現(xiàn)有3D場(chǎng)景流計(jì)算方法在復(fù)雜場(chǎng)景下估計(jì)效果較差的問(wèn)題，提出基于光流的深度圖像自動(dòng)分層與分割優(yōu)化方法。首先設(shè)定任意初始分層層數(shù)，然后利用K均值聚類計(jì)算深度圖像初始分割結(jié)果，再根據(jù)RGB圖像序列光流估計(jì)結(jié)果分別判斷、合并相鄰層，最終獲取深度圖像的分層與分割結(jié)果。相對(duì)于傳統(tǒng)的人工分層方法，本文方法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)分層，而且得到的分割結(jié)果是與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相關(guān)的，將各個(gè)目標(biāo)獨(dú)立分層，更利于分層場(chǎng)景流的計(jì)算。
　　3.將本文深度圖像自動(dòng)分

4、層和分割優(yōu)化方法應(yīng)用在RGBD圖像序列分層場(chǎng)景流的計(jì)算當(dāng)中，介紹了其對(duì)應(yīng)的能量泛函，然后詳細(xì)論述了各個(gè)約束項(xiàng)，最后詳細(xì)介紹了本文方法應(yīng)用在分層場(chǎng)景流計(jì)算中的求解過(guò)程。
　　4.采用Middlebury2003測(cè)試圖像集、Middlebury2005測(cè)試圖像集、SRSF真實(shí)場(chǎng)景圖像集、RGBD跟蹤場(chǎng)景圖像集測(cè)試本文深度圖像自動(dòng)分層與分割優(yōu)化在分層場(chǎng)景流計(jì)算中的應(yīng)用效果，同時(shí)進(jìn)一步測(cè)試本文方法的有效性。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：1)本