基于深度自動分層的RGBD序列場景流計算技術(shù)研究.pdf

1、3D場景流是空間場景或物體運(yùn)動的三維運(yùn)動矢量場，其包含了場景或物體的三維運(yùn)動與結(jié)構(gòu)信息，在目標(biāo)運(yùn)動估計與跟蹤、姿態(tài)識別、自主避障、路徑規(guī)劃等研究方向具有重要的研究價值，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，隨著消費(fèi)級深度傳感器的普及，利用RGBD序列估計3D場景流逐漸成為計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。雖然現(xiàn)有的 RGBD序列場景流計算方法能夠獲取較為準(zhǔn)確的估計結(jié)果，但是當(dāng)圖像序列包含復(fù)

2、雜背景和多個運(yùn)動目標(biāo)時，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)動目標(biāo)，致使場景流估計效果較差。針對以上問題，本文主要研究基于深度自動分層的RGBD序列3D場景流計算技術(shù)，主要研究工作包括：
　　1.首先對3D場景流計算技術(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場景流的對應(yīng)關(guān)系，并對3D場景流技術(shù)的兩類主要方法進(jìn)行了重點(diǎn)分析。
　　

3、2.針對現(xiàn)有3D場景流計算方法在復(fù)雜場景下估計效果較差的問題，提出基于光流的深度圖像自動分層與分割優(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)自動分層，而且得到的分割結(jié)果是與運(yùn)動目標(biāo)相關(guān)的，將各個目標(biāo)獨(dú)立分層，更利于分層場景流的計算。
　　3.將本文深度圖像自動分

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