基于RealSense的室内物体3D分割技术研究
发布时间：2021-01-04 17:02
图像分割是将图像按照一定的规则分割成若干个特定的区域,然后将这些区域提取出来的过程。随着计算机图形学以及二维、三维图像技术快速发展,图像分割技术作为其中重要的基础步骤之一已经被广泛应用各个领域。但目前多半图像分割工作主要集中在二维图像的处理上。RealSense立体深度摄像机作为可以同时获取彩色图像和深度图像的设备,其提供的深度图像中的深度信息为当前在三维图像方面的研究提供了技术储备,目前利用RealSense进行研究已经成为趋势。为此,本文以GrabCut图像分割算法为基础,在二维图像分割算法的基础上结合RealSense摄像机获取的深度信息,对三维图像分割技术进行研究,主要工作如下:首先,为提高GrabCut算法在图片细节丰富时的分割效率与分割效果,在预处理过程中,用SLIC算法（线性迭代聚类算法）引入超像素以代替像素估计高斯混合模型的参数,构造网络流图;用流行排序算法进行背景先验和前景先验生成显著图,将显著图融合并进行优化,通过对显著图进行阈值分割以获得显著目标的分割结果,使得前景背景更加分离。SLIC算法能有效地提高算法分割效率,减少分割时间。然后,本文提出了一种融合深度信息的...
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１三维数据获取技术分类??
４３５发布于英特尔于２０１８年１月??１９曰的新品发布会，在远程视觉、室内、室外环境中均可以使用。［ｎｔｅｌＲｅａｌＳｅｎｓｅｖｉｓｉｏｎ??处理器Ｄ４系列被广泛应用于计算机视觉领域［３２］，它可以处理来自深度相机的原始图像??流，并快速计算３Ｄ深度图，而不需要专用ＧＰＵ或主处理器。因此视觉处理器Ｄ４在快??速计算的同时，为系统的主处理器释放了更多的带宽，也为虚拟现实、机器人和有关深??度相机的研宄提供了研宄方向。??Ｉｎｔｅｌ?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ４３５是一款立体视觉深度相机，如图２－１所示，其集成了两个红夕卜??传感器（ＩＲ?Ｓｔｅｒｅｏ?Ｃａｍｅｒａ）、一个红外激光发射器（ＩＲ?Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ）和一个彩色相机??（Ｃｏｌｏｒ?Ｃａｍｅｒａ）。立体深度相机系统主要包括两部分：视觉处理器Ｄ４和深度模块［３３］。??主机处理器连接ＵＳＢ?２．０／ＵＳＢ?３．１?Ｇｅｎ?１。视觉处理器Ｄ４位于主处理器主板上，ＲＧＢ??颜色传感器数据通过主处理器主板和Ｄ４板上的彩色图像信号处理器（ＩＳＰ）发送到视觉??处理器Ｄ４［３４］。??■?（１ＲＳＴｍｅｒａ）?■?１??Ｉ?１??ｒ；＊?－??ＩＲ?Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ?Ｃｏｌｏｒ?Ｃａｍｅｒａ?？??編纖：＇痛＇知ａｌｇｆｔｊ；??（ａ）?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ？５摄像头?（ｂ）视觉处理器Ｄ４和深度模块??图２－２?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ４３５相机结构图??Ｉｎｔｅｌ?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ４３５提供了完整的深度相机模块，集成了视觉处理器、立体深度模??块和ＲＧＢ传感器以及彩色图像信号处理模块。深度模块采用了立体视觉的左右成像器??以及可选的红外激光发射器和ＲＧ
技术??应用??Ｃ＃Ｕｎｉｔｙ：?Ｊａｖａ／Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?…??ＰＸＣＭ?Ｓｅｓｓｉｏｎ?ＰＸＣＭ?Ｓｅｓｓｉｏｎ????ＰＸＣＭ?Ｃａｐｔｕｒｅ?ＰＸＣＭ?Ｃａｐｔｕｒｅ??ＰＸＣＭＨａｎｄＭｏｄｕｌｅ?ＰＸＣＭＨａｎｄＭｏｄｕｌｅ??ＰＸＣＭＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ?ＰＸＣＭＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ??參?＿?．?＊?？?？??Ｖ??Ｃ＋＋接口??ＰＸＣＳｅｓｓｉｏｎ，ＰＸＣＣａｐｔｕｒｅ，ＰＸＣＨａｎｄＭｏｄｕｌｅ，ＰＸＣＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ?…??图２－４?ＳＤＫ语言与架构封装图??２＿１＿３＿２?ＳｅｎｓｅＭａｎｇｅｒ?接口??ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ接口是视频流数据处理的主要接口，是预定义模块中的重要接口，用??于读取摄像头采集的原始数据。ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ中存在一个摄像头输入模块和多种臭法模??块。ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ与ＳＤＫ会话、算法模块、Ｉ／Ｏ模块之间的关系如图２－５所示：??Ｓｅｓｓｉｏｎ?管理音频源??＼?＾见频流处理主接＝?＾?ＡｕｄｉｏＳｏｕｒｃｅ?）??—?????（ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ?）??”选择摄像机和视频流?、——－＾―￣＾?广??．??广?１?＂Ｘ?／?＼?ｆＳｐｅｅｃｈＲｅｃｏｇｎｉｔ?ｉｏｒｎ??ｆ?ＣａｐｔｕｒｅＭａｎａｇｅｒ?）?／?＼?＾」??摄像机相关操作：?／?＼??采集、设置、查询、枚举?／?＼??”?Ｚ各ｙ算法ｔｙ夬?＼??＾?Ｃａｐｔｕｒｅ〕?ＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ?）?ＨａｎｄＭｏｕｄｌｅ?）?〕??图２－５?ＳＤＫ会话、ＳｅｎｓｅＭａｎｇｅｒ、算法模块、丨／〇模块关系??２．
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究[J]. 余化鹏,李舟,杨新瑞,刘雷. 成都大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于Hough变换的直线提取方法及改进[J]. 王琦,宋伟东,王竞雪. 测绘与空间地理信息. 2019(06)
[3]基于多示例学习的图像检索方法[J]. 陈涛. 网络安全技术与应用. 2019(04)
[4]融合颜色和深度信息的运动目标提取方法[J]. 胡涛,朱欣焰,呙维,张发明. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(02)
[5]基于最大类间方差的最大熵图像分割[J]. 易三莉,张桂芳,贺建峰,李思洁. 计算机工程与科学. 2018(10)
[6]基于Snake模型的图像分割新算法[J]. 胡学刚,邱秀兰. 计算机应用. 2017(12)
[7]基于RealSense的三维物体识别算法研究[J]. 张垒,蒋乐天. 信息技术. 2017(10)
[8]融合背景先验与中心先验的显著性目标检测[J]. 周帅骏,任福继,堵俊,杨赛. 中国图象图形学报. 2017(05)
[9]基于Intel Realsense技术的感知展示系统的设计与开发[J]. 董春侠,司占军,高祥. 电脑知识与技术. 2016(07)
[10]物体轮廓形状超像素图割快速提取方法[J]. 张荣国,刘小君,董磊,李富萍,刘焜. 模式识别与人工智能. 2015(04)
硕士论文
[1]人脸识别的活体检测技术研究[D]. 黄建恺.华中师范大学 2018
[2]基于RealSense深度信息的枝上柑橘果实近景识别研究[D]. 朱新新.江苏大学 2017
[3]基于三维视线跟踪的抬头显示系统研究[D]. 鲁云飞.重庆邮电大学 2017
[4]基于Real Sense的坐姿检测与纠正系统的设计与实现[D]. 郭玉喜.吉林大学 2016
[5]基于RealSenseTM的上肢辅助复健系统的设计与实现[D]. 徐伟诚.北京工业大学 2016
[6]基于Intel RealSense技术的实感游戏的研究与实现[D]. 刘建东.天津科技大学 2016
本文编号：2957109
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１三维数据获取技术分类??
４３５发布于英特尔于２０１８年１月??１９曰的新品发布会，在远程视觉、室内、室外环境中均可以使用。［ｎｔｅｌＲｅａｌＳｅｎｓｅｖｉｓｉｏｎ??处理器Ｄ４系列被广泛应用于计算机视觉领域［３２］，它可以处理来自深度相机的原始图像??流，并快速计算３Ｄ深度图，而不需要专用ＧＰＵ或主处理器。因此视觉处理器Ｄ４在快??速计算的同时，为系统的主处理器释放了更多的带宽，也为虚拟现实、机器人和有关深??度相机的研宄提供了研宄方向。??Ｉｎｔｅｌ?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ４３５是一款立体视觉深度相机，如图２－１所示，其集成了两个红夕卜??传感器（ＩＲ?Ｓｔｅｒｅｏ?Ｃａｍｅｒａ）、一个红外激光发射器（ＩＲ?Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ）和一个彩色相机??（Ｃｏｌｏｒ?Ｃａｍｅｒａ）。立体深度相机系统主要包括两部分：视觉处理器Ｄ４和深度模块［３３］。??主机处理器连接ＵＳＢ?２．０／ＵＳＢ?３．１?Ｇｅｎ?１。视觉处理器Ｄ４位于主处理器主板上，ＲＧＢ??颜色传感器数据通过主处理器主板和Ｄ４板上的彩色图像信号处理器（ＩＳＰ）发送到视觉??处理器Ｄ４［３４］。??■?（１ＲＳＴｍｅｒａ）?■?１??Ｉ?１??ｒ；＊?－??ＩＲ?Ｐｒｏｊｅｃｔｏｒ?Ｃｏｌｏｒ?Ｃａｍｅｒａ?？??編纖：＇痛＇知ａｌｇｆｔｊ；??（ａ）?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ？５摄像头?（ｂ）视觉处理器Ｄ４和深度模块??图２－２?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ４３５相机结构图??Ｉｎｔｅｌ?ＲｅａｌＳｅｎｓｅ?Ｄ４３５提供了完整的深度相机模块，集成了视觉处理器、立体深度模??块和ＲＧＢ传感器以及彩色图像信号处理模块。深度模块采用了立体视觉的左右成像器??以及可选的红外激光发射器和ＲＧ
技术??应用??Ｃ＃Ｕｎｉｔｙ：?Ｊａｖａ／Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?…??ＰＸＣＭ?Ｓｅｓｓｉｏｎ?ＰＸＣＭ?Ｓｅｓｓｉｏｎ????ＰＸＣＭ?Ｃａｐｔｕｒｅ?ＰＸＣＭ?Ｃａｐｔｕｒｅ??ＰＸＣＭＨａｎｄＭｏｄｕｌｅ?ＰＸＣＭＨａｎｄＭｏｄｕｌｅ??ＰＸＣＭＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ?ＰＸＣＭＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ??參?＿?．?＊?？?？??Ｖ??Ｃ＋＋接口??ＰＸＣＳｅｓｓｉｏｎ，ＰＸＣＣａｐｔｕｒｅ，ＰＸＣＨａｎｄＭｏｄｕｌｅ，ＰＸＣＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ?…??图２－４?ＳＤＫ语言与架构封装图??２＿１＿３＿２?ＳｅｎｓｅＭａｎｇｅｒ?接口??ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ接口是视频流数据处理的主要接口，是预定义模块中的重要接口，用??于读取摄像头采集的原始数据。ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ中存在一个摄像头输入模块和多种臭法模??块。ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ与ＳＤＫ会话、算法模块、Ｉ／Ｏ模块之间的关系如图２－５所示：??Ｓｅｓｓｉｏｎ?管理音频源??＼?＾见频流处理主接＝?＾?ＡｕｄｉｏＳｏｕｒｃｅ?）??—?????（ＳｅｎｓｅＭａｎａｇｅｒ?）??”选择摄像机和视频流?、——－＾―￣＾?广??．??广?１?＂Ｘ?／?＼?ｆＳｐｅｅｃｈＲｅｃｏｇｎｉｔ?ｉｏｒｎ??ｆ?ＣａｐｔｕｒｅＭａｎａｇｅｒ?）?／?＼?＾」??摄像机相关操作：?／?＼??采集、设置、查询、枚举?／?＼??”?Ｚ各ｙ算法ｔｙ夬?＼??＾?Ｃａｐｔｕｒｅ〕?ＦａｃｅＭｏｕｄｌｅ?）?ＨａｎｄＭｏｕｄｌｅ?）?〕??图２－５?ＳＤＫ会话、ＳｅｎｓｅＭａｎｇｅｒ、算法模块、丨／〇模块关系??２．
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究[J]. 余化鹏,李舟,杨新瑞,刘雷. 成都大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于Hough变换的直线提取方法及改进[J]. 王琦,宋伟东,王竞雪. 测绘与空间地理信息. 2019(06)
[3]基于多示例学习的图像检索方法[J]. 陈涛. 网络安全技术与应用. 2019(04)
[4]融合颜色和深度信息的运动目标提取方法[J]. 胡涛,朱欣焰,呙维,张发明. 武汉大学学报(信息科学版). 2019(02)
[5]基于最大类间方差的最大熵图像分割[J]. 易三莉,张桂芳,贺建峰,李思洁. 计算机工程与科学. 2018(10)
[6]基于Snake模型的图像分割新算法[J]. 胡学刚,邱秀兰. 计算机应用. 2017(12)
[7]基于RealSense的三维物体识别算法研究[J]. 张垒,蒋乐天. 信息技术. 2017(10)
[8]融合背景先验与中心先验的显著性目标检测[J]. 周帅骏,任福继,堵俊,杨赛. 中国图象图形学报. 2017(05)
[9]基于Intel Realsense技术的感知展示系统的设计与开发[J]. 董春侠,司占军,高祥. 电脑知识与技术. 2016(07)
[10]物体轮廓形状超像素图割快速提取方法[J]. 张荣国,刘小君,董磊,李富萍,刘焜. 模式识别与人工智能. 2015(04)
硕士论文
[1]人脸识别的活体检测技术研究[D]. 黄建恺.华中师范大学 2018
[2]基于RealSense深度信息的枝上柑橘果实近景识别研究[D]. 朱新新.江苏大学 2017
[3]基于三维视线跟踪的抬头显示系统研究[D]. 鲁云飞.重庆邮电大学 2017
[4]基于Real Sense的坐姿检测与纠正系统的设计与实现[D]. 郭玉喜.吉林大学 2016
[5]基于RealSenseTM的上肢辅助复健系统的设计与实现[D]. 徐伟诚.北京工业大学 2016
[6]基于Intel RealSense技术的实感游戏的研究与实现[D]. 刘建东.天津科技大学 2016
本文编号：2957109
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