基于RGB-D圖像的幾何特征提取及形狀恢復算法研究.pdf

1、隨著Kinect設備的出現(xiàn)，基于RGB-D圖像的研究迅速成為現(xiàn)今計算機視覺領域的研究熱點之一。RGB-D圖像采用二維的圖像信息表示三維的場景信息，在二維平面和三維空間之間起到重要的橋梁作用。RGB-D圖像為通過二維圖像的處理方法解決三維空間的問題提供了可能。在研究圖像的過程中，圖像特征一直是其中的關鍵問題之一。本文提出了一種基于RGB-D圖像的幾何特征提取與特征信息分類的算法。根據(jù)RGB-D圖像的幾何特征分類結果，本文還將其應用于三維形

2、狀恢復中：提出了一種基于幾何特征的Scene-SIRFS三維場景形狀恢復算法。通過該三維形狀恢復算法不僅可以從RGB-D圖像中分解出三維場景的反射率圖像、光照圖像以及陰影圖像，而且還可以對原始的深度圖像進行優(yōu)化。本研究主要內(nèi)容包括：
　　⑴提出了一種基于RGB-D圖像的幾何特征提取和特征信息分類的算法。該算法通過結合RGB圖像中的二維圖像信息和深度圖像中的物體三維信息，實現(xiàn)物體的幾何特征提取和特征信息分類。通過該算法可以將幾何特征

3、邊緣分為：遮擋類邊緣、凹陷折皺類邊緣以及凸起折皺類邊緣。幾何特征分類的結果是一種高級的語義特征，可以應用于計算機視覺的其他領域。本文采用NYU提供的真實復雜室內(nèi)場景圖像庫對該算法進行測試和分析。實驗結果表明：提出的算法可以快速、高效的實現(xiàn)幾何特征的提取和分類，提取的幾何特征邊緣準確完整，并且算法具有較高的魯棒性。
　?、铺岢隽艘环N基于幾何特征的 Scene-SIRFS三維形狀恢復算法，該算法是針對幾何特征分類結果的一個應用?；趲?/p>

4、何特征的Scene-SIRFS三維形狀恢復算法是在Scene-SIRFS算法的理論基礎上提出的一種改進算法。該算法通過遮擋類邊緣以及折皺類邊緣的相關性質(zhì)，引入遮擋類邊緣以及折皺類邊緣的形狀先驗約束條件，采用最小化優(yōu)化算法更加精確地實現(xiàn)三維場景的形狀恢復。本文同樣選用 NYU的真實復雜室內(nèi)場景圖像庫對本文的形狀恢復算法進行實驗分析，并將實驗結果與Scene-SIRFS算法的實驗結果相比較。實驗結果分析表明：本文提出的基于幾何特征的 Sce