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题名基于联合双边滤波器的Kinect深度图像滤波算法
被引量:25
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作者
李知菲
陈源
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机构
浙江师范大学数理与信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第8期2231-2234,2242,共5页
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基金
浙江省教育厅科研项目(Y201016478)
浙江省科技计划一般科研项目(2009C31123)
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文摘
针对Kinect镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象,直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题,提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法利用联合双边滤波原理,将Kinect镜头同一时刻采集的深度图像和彩色图像作为输入,首先,用高斯核函数计算出深度图像的空间距离权值和RGB彩色图像的灰度权值;然后,将这两个权值相乘得到联合滤波权值,并利用快速高斯变换替换高斯核函数,设计出联合双边滤波器;最后,用此滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现Kinect深度图像滤波。实验结果表明,所提算法应用在人体动作识别和跟踪系统后,可显著提高在背景复杂场景中的抗噪能力,识别正确率提高17.3%,同时所提算法的平均耗时为371 ms,远低于同类算法。所提算法保持了联合双边滤波平滑保边的优点,由于引入彩色图像作为引导图像,去噪的同时也能对黑洞进行修补,因此该算法在Kinect深度图像上的去噪和修复效果优于经典的双边滤波算法和联合双边滤波算法,且实时性强。
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关键词
深度图像
KINECT
联合双边滤波器
快速高斯滤波器
人体动作跟踪
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Keywords
depth image
Kinect
joint bilateral fiher
fast Gauss filter
human motion tracking
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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