science-review.ru
Воронин В.В.
1
Фисунов А.В.
1
Марчук В.И.
1
Свирин И.С.
2
Петров С.П.
3
1 ФГБОУ ВПО «Донской государственный технический университет»
2 ЗАО «Нордавинд»
3 ООО «Нордавинд-Дубна»
В настоящее время RGB-D сенсоры получили широкое распространение. Оценка расстояния до различ¬ных точек сцены производится с помощью измерения относительного смещения точек, проецируемых проек¬тором с инфракрасной камерой. В ряде случаев спроецированные точки могут быть не найдены, что приводит к появлению дефектов - это могут быть потерянные и искаженные значения глубины, случайный шум, неравно¬мерные края и поверхности объектов, а так же неверно измеренные значения глубины для некоторых матери¬алов с зеркальными или мелкозернистыми поверхностями. В данной статье предлагается алгоритм, который позволяет восстанавливать поврежденные участки на карте глубины, с последующей корректировкой искаже¬ний на границах объектов. Это достигается за счет использования методов реконструкции и адаптивной меди¬анной фильтрации, основанных на совмещении информации канала цветности и глубины. Для корректировки артефактов на исходном изображении, предлагается использовать адаптивный медианный фильтр, который принимает во внимание не только информацию о глубине сцены, но и информацию с цветной камеры устрой¬ства Kinect. В данном методе используется LPA-ICI метод, который позволяет формировать блоки медианного фильтра, форма которых чувствительна к перепадам яркости на изображении. В статье рассмотрено несколько примеров, которые позволяют сделать вывод об эффективности предложенного подхода для восстановления больших и малых областей на тестовых изображениях карт глубин.
153 KB
Библиографическая ссылка
Воронин В.В., Фисунов А.В., Марчук В.И., Свирин И.С., Петров С.П. ВОССТАНОВЛЕНИЕ КАРТЫ ГЛУБИНЫ НА ОСНОВЕ КОМБИНИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ МНОГОКАНАЛЬНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ // Научное обозрение. Технические науки. – 2015. – № 1. – С. 117-117;URL: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=912 (дата обращения: 20.04.2024).
Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)
«Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований»
ИФ РИНЦ = 0,593
«Международный журнал экспериментального образования»
ИФ РИНЦ = 0,425
«Научное Обозрение. Биологические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,400
«Научное Обозрение. Медицинские Науки»
ИФ РИНЦ = 0,801
«Научное Обозрение. Экономические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,871
«Научное Обозрение. Педагогические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,733
«Научное Обозрение. Технические Науки»
ИФ РИНЦ = 0,695
«European journal of natural history»
ИФ РИНЦ = 0,301