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RGB-D视觉内容理解及其应用

罗浩  
【摘要】:相比于二维视觉内容,三维视觉内容的研究包含更多的特殊性和挑战性,因此受到越来越多研究者的关注。RGB-D图像是三维视觉内容的一种,它包含了目标的色彩信息(RGB图像)和空间信息(深度图像)。深度数据为传统二维图像的研究增加了新的线索。相比于点云数据,深度数据的数据量小但精度较低,适合在较小的场景中进行目标识别、跟踪等研究。近年来出现了像微软公司的Kinect这样价格低廉,鲁棒性好的RGB-D图像采集设备,使研究人员可以更方便的获取RGB-D图像进行研究。鉴于RGB-D图像在科研和实际应用中的重要性都日益增加,如何利用现有的图像快速准确的获取深度图像成了一个值得研究的问题。论文针对成组的图像(Image Collection)进行研究,探索其深度信息获取方法。在一组同一场景不同角度的图像中,图像之间具有语义相似性,可以认为其深度分布也具有相似性。论文首先利用了SIFT Flow获取单幅图像的深度信息。采用了GIST特征和KNN算法,从RGB-D数据库中检索出多个与输入图像相似的候选图像。之后,利用SIFT流实现输入图像和候选图像的匹配。SIFT Flow是参考了光流法,利用SIFT描述符实现了相似图像之间的像素的匹配。为了克服计算量大的问题,采用经典SIFT Flow算法的处理方法,通过对图像降采样建立三层金字塔,在匹配过程中先寻找出一个模糊的位置,然后不断细化最终得到较为明确的位置。经过匹配,可以将候选图像的深度信息迁移到输入图像对应的区域,从而得到输入图像的一个初步估计的深度数据。论文在单幅图像深度信息获取的基础上,利用成组图像,对深度信息进行精化。为了从候选数据中选出最精确的,使图像最平滑的数据,论文采用了空间正则化的方法,通过迭代计算的方式将初步估计结果精细化。论文采用均匀化的Harris角点作为采集特征的兴趣点,利用Haar小波变换和KNN算法找出图像的重叠区域,对重叠区域进行双线性插值使深度信息进一步精化。实验结果证明,本文估计深度图像的方法在一定程度上是有效的。


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