發(fā)布時間：2016-11-08 16:52

  本文關(guān)鍵詞：基于計算攝影的運動模糊圖像清晰化技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《清華大學(xué)》 2014年

結(jié)構(gòu)光深度圖像獲取算法研究

王一嬌  

【摘要】：基于深度圖像可以方便的區(qū)分前景和背景，有效提高自然人機交互的性能。要實現(xiàn)面向大眾的自然人機交互，需要深度攝像頭在實時性、價格、適應(yīng)環(huán)境等方面達到實用性�；�于面結(jié)構(gòu)光技術(shù)的深度攝像頭實用性強，得到了迅速發(fā)展。但是目前深度攝像頭價格不菲，深度圖計算技術(shù)還被外國少數(shù)公司所壟斷。研究深度圖計算方法，不僅可以在學(xué)術(shù)上做出一定借鑒意義的工作，更有助于打破國外技術(shù)壁壘，，提高我國深度攝像頭制造行業(yè)，體感游戲行業(yè)等相關(guān)行業(yè)競爭力。 本研究使用散斑圖結(jié)構(gòu)光圖像，基于圖像塊匹配算法，實現(xiàn)了深度信息的獲取,并且通過插值算法和濾波算法提高了深度圖的質(zhì)量。算法實時性好，精度高,實現(xiàn)了以30幀/秒的速度實時計算深度值，近景深度分辨率達到1cm。采用本方法，智能電視和家用電腦只要增加一個“紅外發(fā)射元件”，就可以具有自然人機交互功能。 在此基礎(chǔ)上，本文還提出了向量場模式識別的深度圖算法DepthVH和基于SVM的深度決策樹算法DepthST，用以降低圖像匹配算法的計算量，進一步降低深度攝像頭成本。DepthVH通過生成具有深度相關(guān)特征的向量場，將深度信息變換為特征信息，通過直接識別各個深度點周圍的向量場特征，將該特征信息逆變換為深度信息，實現(xiàn)類似哈希映射的搜索，避免了線性搜索匹配算法的巨大運算量。DepthST使用SVM實現(xiàn)深度決策樹，可對每一個像素點的深度做迅速分類。DepthVH和DepthST算法精度較匹配算法有所下降，但是大大降低了深度計算的計算量，可應(yīng)用于對精度要求較低但對深度攝像頭成本敏感的場景。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：168238