基于向量场的深度计算方法

• 作者: 王一娇 谢朝霞 路海明
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图 结构光 向量场
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 916-920
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

基于深度图像可以方便地区分前景和背景,有效提高自然人机交互的性能.其中基于面结构光技术的深度摄像头实用性强,得到了迅速发展,其深度信息获取基于图像块匹配算法,在计算每个像素点的深度时,需要在测量范围内进行逐点搜索、图像块匹配和寻优等大量运算,这些运算要通过高性能计算机或专用并行运算芯片才能达到实时性,导致了深度摄像头成本的增加.本文研究基于向量场模式识别的深度图算法DepthVH,通过生成具有深度相关特征的向量场,将深度信息变换为特征信息,通过直接识别各个深度点周围的向量场特征,将该特征信息逆变换为深度信息,实现类似Hash映射的搜索,避免了线性搜索匹配算法的巨大运算量.采用DepthVH,智能电视只要增加一个红外发射元件,就可以具有自然人机交互功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路海明		24	459	10.0	21.0
2	谢朝霞		5	77	3.0	5.0
3	王一娇		2	5	1.0	2.0