基于深度圖像自遮擋信息的下一最佳觀測方位研究.pdf

1、自遮擋是由物體自身的一部分遮擋住另一部分造成的，其在生活中隨處可見。隨著計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的不斷深入以及對深度圖像應(yīng)用的普及，基于深度圖像自遮擋信息的下一最佳觀測方位問題逐漸成為了當(dāng)前的研究熱點。本文綜合分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對基于深度圖像自遮擋信息的下一最佳觀測方位問題進(jìn)行了深入的研究。
　　首先，針對靜止的視覺目標(biāo)，提出了一種利用視覺目標(biāo)深度圖像自遮擋信息確定下一最佳觀測方位的方法。該方法通過利用深度圖像的自遮擋檢測結(jié)果對自遮擋

2、區(qū)域建模成遮擋線段集合，并計算每條遮擋線段的最佳觀測位置組成最佳觀測位置集合。在此之后，利用最佳觀測位置集合構(gòu)建最小生成樹并逐步切割樹的最長邊，對分割后的子樹基于均值漂移求其最佳觀測方位組成最佳觀測方位候選集合。最終，最大化目標(biāo)函數(shù)確定下一最佳觀測方位。
　　然后，針對運(yùn)動的視覺目標(biāo)，提出了一種利用運(yùn)動視覺目標(biāo)深度圖像自遮擋信息確定下一最佳觀測方位的方法。該方法首先采集運(yùn)動目標(biāo)的一幅深度圖像，并對該圖像進(jìn)行自遮擋檢測，并依據(jù)檢測結(jié)

3、果對自遮擋區(qū)域進(jìn)行空間四邊形剖分，完成對自遮擋區(qū)域建模；其次，依據(jù)建模結(jié)果，采用一種基于均值漂移思想的自遮擋規(guī)避方法計算相對于當(dāng)前視覺目標(biāo)的自遮擋規(guī)避結(jié)果；之后，采集運(yùn)動視覺目標(biāo)的第二幅深度圖像，對前后兩幅圖像檢測特征點并進(jìn)行匹配，依據(jù)匹配特征點的坐標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動估計；最終，結(jié)合自遮擋規(guī)避和運(yùn)動估計的結(jié)果確定下一最佳觀測方位。
　　最后，通過實驗對提出的下一最佳觀測方位方法進(jìn)行可行性，有效性和實時性的驗證，并對實驗結(jié)果進(jìn)行了比較與分析