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电子学报 2020年第7期48卷 1380-1386页

作者：张聪炫裴刘继陈震黎明江少锋南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室江西南昌330063 中国科学院自动化研究所北京100190

针对现有RGBD场景流计算模型在复杂场景、非刚性运动和运动遮挡等情况下易产生场景过度平滑和运动边缘模糊的问题,提出一种基于frfcm(Fast and Robust Fuzzy C-Means)聚类与深度优化的RGBD场景流计算方法.首先以图像序列连续帧间光流信... 详细信息

针对现有RGBD场景流计算模型在复杂场景、非刚性运动和运动遮挡等情况下易产生场景过度平滑和运动边缘模糊的问题,提出一种基于frfcm(Fast and Robust Fuzzy C-Means)聚类与深度优化的RGBD场景流计算方法.首先以图像序列连续帧间光流信息为基准,利用frfcm聚类算法对输入图像进行初始分割,然后根据深度图像的运动边缘信息优化初始分割结果,提取高置信度的运动分层信息.最后设计基于图像分割的RGBD场景流能量函数,采用金字塔变形策略计算精确的场景流结果.分别采用Middlebury和MPI-Sintel数据库所提供的测试图像集对本文方法和现有的RGBD场景流算法进行综合对比分析,实验结果表明本文方法相对于其他方法具有更好的场景流估计精度和鲁棒性,有效改善了场景过度平滑和运动边缘模糊问题.

关键词： RGBD场景流 frfcm聚类深度信息过度平滑边缘模糊

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基于frfcm聚类与深度信息优化的分层RGBD图像序列场景流计算技术研究

基于FRFCM聚类与深度信息优化的分层RGBD图像序列场景流计算技术...

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作者：裴刘继南昌航空大学

学位级别：硕士

3D场景流是空间场景或物体移动所形成的三维运动矢量,其不仅包含场景或物体的三维运动参数,还体现了丰富的三维结构信息。通过计算连续帧图像序列3D场景流能够有效恢复场景与物体的三维运动与结构。因此,3D场景流计算技术是图像处理、... 详细信息

3D场景流是空间场景或物体移动所形成的三维运动矢量,其不仅包含场景或物体的三维运动参数,还体现了丰富的三维结构信息。通过计算连续帧图像序列3D场景流能够有效恢复场景与物体的三维运动与结构。因此,3D场景流计算技术是图像处理、计算机视觉与人工智能等领域的研究热点,研究成果被广泛应用于无人机避障、目标追踪、气象预测、无人驾驶、智能交通检测指挥、智能机器人等领域。近年来,随着微软Kinect、Intel RealSense等消费级深度相机的市场化,图像深度信息的获取变得更加便捷,因此基于RGBD图像序列的场景流计算方法逐渐成为3D场景流计算技术研究的焦点。虽然RGBD场景流模型已在计算精度与可靠性等方面取得较大进展,但是当场景中包含大位移运动、局部复杂结构与运动遮挡时,常常导致RGBD场景流估计产生边缘模糊和局部过度平滑问题。本文以提高RGBD场景流估计的准确性与鲁棒性为目标,主要研究基于frfcm聚类与深度信息优化的分层RGBD图像序列场景流计算技术,本文的研究工作包括以下几点:1.概述了场景流计算技术的研究意义及背景,详细介绍了场景流计算技术的研究现状,并列举了场景流估计中存在的关键性问题。2.介绍了场景流计算的相关基础理论,简要说明了光流与场景流之间的联系,详细介绍了两种经典场景流计算模型,并对RGBD场景流估计中的优化策略进行了举例分析。3.针对大位移运动和局部复杂场景下RGBD场景流估计中的边缘模糊和局部过度平滑问题,提出一种基于frfcm聚类和深度信息优化的分层RGBD场景流计算方法。首先根据frfcm理论对光流彩色图像进行聚类分割得到初始分割图像;其次利用置信度较高的深度信息对初始分割图像进行二次优化分割得到最终的图像分割区域;然后以图像间光流作为先验信息,结合分割结果计算各层运动获得初始场景流;最后使用变形技术与QPBO融合算法由粗到精的细化各层运动得到最终的场景流计算结果。4.为了验证本文所提方法的有效性与先进性,分别利用Middlebury2003、Middlebury2005、MPI-Sintel和SRSF等场景流测试图像集对本文算法以及LDOF、Sun-RGBD、Classic++等具有代表性的方法进行了综合对比分析。实验结果表明本文算法相对于其他方法具有更高的准确性和鲁棒性,尤其在大位移运动和局部复杂结构图像序列具有更好的场景流计算效果,能够有效克服边缘模糊和过度平滑现象。

关键词：场景流 RGBD图像序列 frfcm聚类深度信息边缘模糊

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