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基于kinect相机的深度图像空洞修复算法

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传感器与微系统 2023年第3期42卷 128-131页

作者：唐守锋周楠赵仁慈史经灿中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

针对kinect相机采集的原始深度图存在大面积空洞,采用快速进行法(FMM)修复算法存在图像边缘失真等问题,提出一种改进FMM的深度图像空洞修复算法。首先,对原始深度图像进行阈值处理,生成掩码图像以确定待修复区域;然后,采用改进FMM算法,... 详细信息

针对kinect相机采集的原始深度图存在大面积空洞,采用快速进行法(FMM)修复算法存在图像边缘失真等问题,提出一种改进FMM的深度图像空洞修复算法。首先,对原始深度图像进行阈值处理,生成掩码图像以确定待修复区域;然后,采用改进FMM算法,引入置信度因子并使用固定尺度的目标块替换原先修复邻域,根据非零像素点占比选择不同的修复算法;当置信度较低时,根据图像特征连续性确定候选块搜索邻域,通过相似性度量函数获取最佳匹配块;最后,将最佳匹配块的中心像素值替换至待修复点,迭代至空洞完全修复。实验结果表明:与传统FMM算法相比,改进FMM算法的峰值信噪比提升了11.79%,避免了图像边缘失真等问题,可以有效地对kinect相机采集深度图像过程中产生的空洞完成修复。

关键词： kinect相机深度图像空洞修复快速进行法

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基于kinect相机的苹果树三维点云配准

农业机械学报 2016年第5期47卷 9-14页

作者：郑立华麦春艳廖崴文瑶刘刚中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083

为建立具有真实彩色信息的果树三维点云形态结构模型,用kinect相机获取不同视角下果树的原始三维点云,针对传统最近点迭代算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先通过归一化对齐径向特征算法搜寻点... 详细信息

为建立具有真实彩色信息的果树三维点云形态结构模型,用kinect相机获取不同视角下果树的原始三维点云,针对传统最近点迭代算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题,提出了改进的点云配准算法。首先通过归一化对齐径向特征算法搜寻点云关键点,并使用快速点特征直方图描述子计算关键点处的特征向量。然后根据求得的特征向量估计2片点云关键点之间的空间映射关系,再基于随机抽样一致性算法提纯映射关系并完成点云的初始配准。最后利用最近点迭代算法完成点云的精确配准。实验结果表明,通过在最近点迭代算法前增加点云初始配准算法,有效地提高了点云配准的准确性和稳定性,能够对任意初始位置的2片点云进行准确匹配,平均配准误差为0.7 cm。

关键词：苹果树 kinect相机三维点云初始配准最近点迭代算法

基于kinect相机的土壤表面三维点云配准方法

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农业机械学报 2019年第B7期50卷 144-149页

作者：刘振杨玮李民赞郝子源周鹏姚向前中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为了更好地建立土壤表面的三维点云形态结构模型,使用kinect相机拍摄土壤表面,获取土壤表面的彩色图像和深度图像。针对传统最近点迭代算法对配准点云的空间位置要求比较严格的问题,采用了点云初始配准的方法。这种方法首先去除土壤表... 详细信息

为了更好地建立土壤表面的三维点云形态结构模型,使用kinect相机拍摄土壤表面,获取土壤表面的彩色图像和深度图像。针对传统最近点迭代算法对配准点云的空间位置要求比较严格的问题,采用了点云初始配准的方法。这种方法首先去除土壤表面深度图像的无用背景信息以及噪声,再对三维点云进行初始配准以及精确配准。在初始配准的过程中,对获取的土壤表面点云信息进行归一化对齐径向特征关键点搜索,得到具有代表性、且比较均匀的点云关键点,然后采用快速点特征值直方图的方法提取关键点的特征值,采用随机抽样一致性算法提纯映射关系,以此来完成点云的初始配准。最后采用最近点迭代算法完成土壤表面三维点云的精确配准。传统的最近点迭代算法的配准时间是58.2s,配准误差是3.80cm,改进后的方法配准时间为124.8s,配准误差为0.89cm。相比传统最近点迭代算法,改进后方法的配准时间虽延长了66.6s,但配准误差降低了2.91cm。结果表明,该方法简单,易于处理,成本较低,可以实现土壤表面的三维重建。

关键词：土壤表面 kinect相机三维点云最近点迭代算法

基于kinect相机的猪体理想姿态检测与体尺测量

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农业机械学报 2019年第1期50卷 58-65页

作者：司永胜安露露刘刚李保成河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分... 详细信息

为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分法识别头部和尾部位置,通过头部边界标记法判断是否耳部缺失;利用骨骼化算法结合霍夫变换算法检测猪体头部是否歪斜。在此基础上,设计了猪体体尺测量算法。针对养殖场获取的103组视频数据、俯视和侧视各52 016帧图像,进行了理想姿态检测及体尺测量。结果表明,检测出理想姿态2 592帧、漏报432帧、误报0帧,误报率较低;每帧图像的体长偏差与本组体长均值小于2. 3%,组内理想姿态帧之间差异较小,一致性较好;体宽测量的平均精确度为95. 5%,体高测量的平均精确度为96. 3%,体长测量的平均精确度为97. 3%,测量的平均准确度较高。本研究成果应用于基于机器视觉的猪体体尺测量,可提高图像利用率和体尺测量效率。

关键词：猪姿态检测体尺测量 kinect相机视频图像处理

基于kinect相机的穴盘苗生长过程无损监测方法

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农业机械学报 2021年第2期52卷 227-235页

作者：王纪章顾容榕孙力张运江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室镇江212013

为实现工厂化穴盘苗的无损测量,提出一种基于kinect相机的穴盘苗生长过程无损监测方法。以黄瓜穴盘苗为监测对象,在穴盘苗正上方架设kinect相机,获取穴盘苗的彩色图像和深度图像,并进行彩色图和深度图之间的像素匹配;通过对彩色图像进... 详细信息

为实现工厂化穴盘苗的无损测量,提出一种基于kinect相机的穴盘苗生长过程无损监测方法。以黄瓜穴盘苗为监测对象,在穴盘苗正上方架设kinect相机,获取穴盘苗的彩色图像和深度图像,并进行彩色图和深度图之间的像素匹配;通过对彩色图像进行预处理、阈值分割、形态学运算和连通分量统计,获取穴盘发芽率;同时,由图像分割获取的幼苗轮廓和深度值计算得到叶片中心像素点坐标及其对应的深度,以此得到相机到幼苗叶片中心的高度,结合相机到穴盘格的距离和穴盘高度,实现对穴盘苗株高的监测;将深度图像进行直通滤波、条件滤波、边界保持滤波处理,有效去除穴盘苗周围的背景噪声以及波动幅度大的深度数据,获得幼苗叶片中像素点的有效深度,通过在深度图像中对叶片进行重建实现叶面积分析;基于获取的穴盘苗株高和叶面积建立壮苗指数评价模型。利用穴盘苗生长过程监测数据进行实验验证,结果表明,在发芽后5 d内,发芽率误差不大于1.567%;株高和实际株高之间的拟合优度R^(2)为0.875,RMSE为1.395 mm;叶面积平均误差为2.15%;壮苗指数拟合优度R^(2)为0.958。说明本文设计的穴盘苗监测方法可以实现对穴盘苗的发芽率、株高、叶面积和壮苗指数的无损监测,为工厂化穴盘苗生长过程监测提供了有效的解决方案。

关键词：穴盘苗 kinect相机发芽率叶面积株高无损监测

一种基于kinect相机的室内AGV障碍物检测方法

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山东理工大学学报（自然科学版） 2022年第1期36卷 53-58,65页

作者：杨磊徐家川李迪焦学健山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049

针对在室内工作的自动引导运输车(automated guided vehicle,简称AGV)面临的障碍物实时检测问题,提出一种基于kinect相机的检测方法。在深度相机标定的基础上,将相机获得的深度图像准确地变换成相机坐标系内的点云数据,利用点云数据,通... 详细信息

针对在室内工作的自动引导运输车(automated guided vehicle,简称AGV)面临的障碍物实时检测问题,提出一种基于kinect相机的检测方法。在深度相机标定的基础上,将相机获得的深度图像准确地变换成相机坐标系内的点云数据,利用点云数据,通过制定障碍物检测规则,实现AGV小车行驶过程中障碍物的快速实时检测,实试验证了该方法的准确性。

关键词： kinect相机深度图像点云数据障碍物检测

基于BP神经网络的多kinect相机数据融合技术

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信息技术与信息化 2022年第12期 88-91页

作者：胡俊立河南工业贸易职业学院机电工程学院河南郑州451191

在工业机器人视觉系统中,因制造工艺限制,单台相机在视角上存在限制,导致相机采集机器人周围环境信息不足的问题,采用多台相机的布置方案,在视觉信息处理部分对数据进行数据融合可以解决以上问题。BP神经网络是处理数据融合的一项有效工... 详细信息

在工业机器人视觉系统中,因制造工艺限制,单台相机在视角上存在限制,导致相机采集机器人周围环境信息不足的问题,采用多台相机的布置方案,在视觉信息处理部分对数据进行数据融合可以解决以上问题。BP神经网络是处理数据融合的一项有效工具,它模拟人脑的工作原理,通过一定量的数据样本训练网络,将数据间复杂的逻辑关系转换为网络节点间的连接权重参数,然后根据输出值与期望值的误差动态调整权重参数,从而得到理想的融合数据。通过BP神经网络数据融合算法,把相机采集到的信息互补利用与组合,剔除冗余信息,减少单台相机数据的局限性。基于此,考虑到kinect相机70°视角的限制,采用三台相机的硬件布置方案,构建数据融合神经网络,将kinect采集到的视觉信息作为神经网络的输入和输出样本,并进行实时训练,对三台相机的视觉信息进行信息融合。实验证明了方案简单、有效,解决了单相机视角不足的问题,在精度上满足工业机器人视觉系统的要求。

关键词： BP神经网络数据融合机器视觉融合算法 kinect相机

基于kinect相机的深度图像空洞修复及超像素分割算法

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计算机工程与科学 2020年第5期42卷 851-858页

作者：刘国华段建春天津工业大学机械工程学院天津300387 天津市现代机电装备技术重点实验室天津300387

针对kinect相机原始深度图像存在空洞的问题,提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先,通过双边滤波修复较小空洞;其次,根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类;最后,对第1类无边缘空洞进行... 详细信息

针对kinect相机原始深度图像存在空洞的问题,提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先,通过双边滤波修复较小空洞;其次,根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类;最后,对第1类无边缘空洞进行均值填充修复,对第2类有边缘空洞先根据彩色图像局部边缘特征分割空洞,再分别由外而内逐步修复,从而完成所有的空洞修复。空洞修复完成后,融合深度信息重新建立了线性谱聚类核函数,并基于此提出一种融合深度信息的线性谱聚类超像素分割算法(LSC-D)。实验结果表明,与其他方法相比,提出的深度图像空洞修复算法具有更高的修复准确度,提出的LSC-D超像素分割算法具有更低的欠分割错误率和更高的边界召回率。

关键词： kinect相机深度图像空洞修复超像素

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基于kinect相机的视觉SLAM研究

基于Kinect相机的视觉SLAM研究

作者：延钰杰山东科技大学

学位级别：硕士

同步定位和建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现移动机器人完全自主移动的关键,而迎宾机器人在未知室内环境下的智能化发展需要SLAM技术支撑。微软开发的kinect相机可以同时获取环境的彩色图像与深度数据,相比传统... 详细信息

同步定位和建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现移动机器人完全自主移动的关键,而迎宾机器人在未知室内环境下的智能化发展需要SLAM技术支撑。微软开发的kinect相机可以同时获取环境的彩色图像与深度数据,相比传统的相机,具有价格低廉和信息丰富等优点,而且可以获取带有纹理色彩的三维环境地图,有明显的优势与应用前景。本文以实验室迎宾机器人为平台,针对未知室内环境下的迎宾机器人的应用需求,对基于kinect相机的视觉SLAM系统展开研究。视觉SLAM系统主要包括kinect相机数据读取、前端视觉里程计、后端非线性优化、回环检测和建图几个步骤,本文主要研究了以下内容:(1)研究kinect V1相机的深度测量原理和图像获取方法,利用张正友标定法对kinect进行标定,获取内外参数。通过改进的双边滤波器对获取的RGB图像和深度图像进行图像去噪,进而得到单帧图像粗糙的3D点云图。(2)对SIFT、SURF、ORB进行比较,实验验证了 ORB算法的高效实时性。接着结合ORB算法对剔除误匹配算法进行了改进,实验结果表明改进后的算法匹配剔除效率更高,效果更好。(3)针对传统ICP算法的缺点,采用了一种基于法向空间采样和K-D tree改进的ICP算法,由实验可知改进算法的高效性。(4)利用改进的算法进行实验,通过kinect V1相机采集多帧图像,完成一个视觉里程计,并进行g2o后端优化与回环检测,利用八叉树结构对三维点云地图进行多分辨率存储,有效减少了点云图所占存储空间。本文在 Ubuntu16.04 的编程环境下,利用 OpenNI、cmake 3.5.1、OpenCV 2.4.9、PCL 1.7.2、g2o和octomap等软件,结合各种算法,利用迎宾机器人完成了整个视觉SLAM系统,实验验证该系统的有效性和高效性,对研究迎宾机器人避障导航有重大意义,有利于提高迎宾机器人的应用与推广。

关键词：迎宾机器人 kinect相机 ICP算法视觉SLAM