基于不确定度评价的Kinect深度图预处理

• 作者: 余亚玲 刘桂华 史晋芳 张华
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度图 蒙特卡罗模型 不确定度评价 噪声滤波 深度复原
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 541-545,550
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.6|TP391.98
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0541

摘要

针对应用在机器人三维(3D)场景感知测量中,Kinect深度图的联合双边滤波(JBF)存在降低原始场景深度信息精确度的制约性问题,提出一种新的预处理算法.首先,通过构建深度图的测量和采样模型,得到深度图的蒙特卡罗不确定度评价模型;其次,依据该模型计算得到深度值估计区间,实现噪声点与非噪声点的判定及滤除;最后,利用估计区间均值完成噪声点的修复.实验结果表明,该算法在噪声滤波的同时保证了非噪声的不变性;非噪声的不变性以及基于估计均值的噪声修复使原始深度梯度具有不变性;与联合彩色深度图的双边滤波相比,预处理结果图物体边缘轮廓清晰不变且其均方误差降低了15.25％ ～ 28.79％.因此,该预处理算法达到了提高三维场景深度信息精确度的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华	西南科技大学信息工程学院	193	1226	16.0	25.0
2	刘桂华	西南科技大学信息工程学院	75	350	9.0	13.0
3	史晋芳	西南科技大学信息工程学院	15	81	5.0	8.0
4	余亚玲	西南科技大学信息工程学院	3	12	1.0	3.0