基于深度学习的图像深度估计及其应用研究

基于深度学习的图像深度估计及其应用研究场景深度估计是计算机视觉领域的一项重要课题。利用图像的深度信息,可以重构场景的三维结构信息,对机器人自主导航、物体识别与抓取等任务具有重要意义。

传统的视觉深度估计方法多利用场景的多视信息,通过三角几何对应关系从二维图像中恢复场景深度,计算量大且复杂。近年,随着深度学习的发展,利用卷积神经网络重构场景深度成为研究者关注的热点方向。

卷积神经网络可以利用图像数据及其配套的基准深度数据预先训练学习,在测试阶段可以实现端到端的全分辨率图像深度估计。该方法不仅速度快,实现简单,而且可实现场景的尺度恢复,有益于机器人的空间任务执行。

在此背景下,本文在深入研究近年基于卷积神经网络的深度估计方法基础上,提出创新性的端到端深度学习网络,实验证明所提方法可进一步提升算法性能。本文首先提出了一种端到端的学习方案,用于从稀疏深度图和RGB图像中预测尺度化的稠密深度图。

该方案中,首先利用稀疏采样生成稀疏深度图,然后将彩色图像和稀疏深度图作为网络输入,输出全分辨率深度图像。在训练过程中,稀疏深度图作为深度估计网络的监督信号来恢复场景的真实尺度。

为了更精确的估计场景深度,本文引入“correlation”层,人工模拟标准匹配过程来融合稀疏深度信息和彩色图像信息,即使用颜色信息来帮助提高基于稀疏深度图的预测精度。最后,利用精细化模块以全分辨率输出场景深度图像。

在NYU-Depth-V2和KITTI数据集上的实验结果表明,与前沿算法相比,该模型能够以全分辨率恢复尺度化的场景深度,具有更优的性能。本文提出了并行构

建的深度估计网络和相机位姿估计网络。

相机位姿估计网络以单目视频序列为输入,输出六自由度的相机相对位姿。深度估计网络以单目目标视图为输入,生成稠密的场景深度。

最后基于相机模型,生成合成视图,并把它作为监督信号联合训练两个并行的估计网络。与此同时,稀疏采样生成的稀疏深度图作为深度估计网络的另一个监督信号,帮助恢复其全局尺度。

深度估计网络获得的尺度信息又通过合成视图与目标视图的光度误差耦合传递给位姿估计网络。在测试阶段,深度估计器和位姿估计器可以分别独立的使用。

在KITTI数据集上对本文算法进行了实验评估,所提算法在多个指标上优于前沿算法。

8.1.2图像的分辨率,图像的颜色深度

池河中学2017-2018学年度第一学期教学设计 年级8年级 科 目信息 技术 任课教师李瑞峰授课时间 1 课题图像的分辨率，图像的颜色深度授课类型新授 课标依据学习应用技能 ,提高信息素养,培养创新能力 《图像的分辨率，图像的颜色深度》属于初中信息技术课程第1章图形图像初步知识中的重要内容，本节课选用的教材是人民教育出版社出版的：《信息技术》八年级上册中的二节。主要是帮助学生掌握一些基本的概念，教会学生理解图像参数的方法。 教学目标知识与 技能 理解和掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念，并能理解二者对图像的影响。 过程与 方法 通过自学和讲解二个参数的特点，理解它们之间的联系与区别。 情感态 度与价 值观 激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的 活动。 教学重点难点教学 重点 全面掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念。 编号：8.1.2

教学 难点 掌握图像的颜色深度。 教学过程设计 师生活动设计意图回想上节课的内容，我们学习了位图和矢量图， 在学习过程中我们也提到了像素，分辨率等概念， 今天我们要加深这几个概念的了解。 在照像机的参数中。像素是描述的数码相机的 主要参数，引出分辨率的概念。 任务一，阅读自学课本第二课，初步了解像素 和深度概念。 布置探究任务二，按课本要求查看图像素材文 件像素、存储容量、颜色位数。查看过程中理解分 辨率和文件大小及像素等概念。 发放相关知识材料教师对照讲解让学生理解分 辨率和像素的关系。 阶段性小结。图像分辨率则是单位英寸中所包 含的像素点数，辨率是图片清晰程度的标志。 显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类 利用电脑的显示属性设置来自主探究“位深度” 的概念。 任务三，动手调整计算机的显示参数 教师提示：右键，分辨率，高级设置 阶段性小结 复习巩固旧 知识，引出 新知识。 以任务为驱 动开展教学 激发学生兴 趣；引导学 生发现问 题，并学会 分析问题。 学生动手进行 操作，在操作 中体会理解概 念

基于深度图像的实时平面检测及提取的方法与制作流程

本技术公开了一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法。本技术包括如下步骤：步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计；步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面；步骤4：平面参数优化。本技术根据深度图像的成像原理及平面结构的空间特性，使得计算机可以实时地通过深度图像获取环境中的平面结构信息，使得三维重建结果更加准确。从而准确高效地从深度图像中提取平面结构信息。 技术要求 1.一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：对深度图像做预处理，并对深度图像提取区块信息；

步骤2：对区块的几何参数分布做降维统计； 步骤3：对估计的各个平面法向量查找平行平面； 步骤4：平面参数优化。 2.根据权利要求1所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤1具体实现如下： 1-1.使用双边滤波算法对深度图像做滤波处理； 1-2.然后将深度图像划分为多个等大小矩形的区块； 1-3.将矩形区块中的像素反投影到三维空间中得到三维点云，提取区块的切平面信息，包括区块的空间坐标、切平面的法向量、切平面与原点的距离、区块置信度；记第(u,v)区块为patch(u,v)。 3.根据权利要求2所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤2具体实现如下： 2-1.将各个区块的法向量做球极映射从三维空间nx-ny-nz到二维平面Px-Py上； 2-2.对映射到二维平面Px-Py上的法向量点做栅格划分，并以高斯加权的方式对二维平面Px-Py上的法向量点做直方图统计，得到Px-Py直方图； 2-3.对Px-Py直方图查找8-领域极大值，并将对应点Px-Py坐标做球极逆映射得到估计的平面法向量参数。 4.根据权利要求3所述的一种基于深度图像的实时平面检测及提取的方法，其特征在于步骤3具体实现如下： 3-1.将所有区块的空间坐标与估计的平面法向量作内积，即将区块的空间坐标向法向量方向上做投影； 3-2.对投影得到的区块分布做直方图统计，并查找极大值，即得到该法向量上各个平行平面与原点的距离。

基于深度的图像修复实验分析报告

基于深度的图像修复实验报告

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基于深度的图像修复 一.实验目的 1、学会单幅图像的修补 2、学会结合彩色图像和深度图像的图像修补 二.实验原理 1图像修补简介----单幅图像修补 图像中常有缺失或者损坏的部分，即空白区域或者有误的区域。图像修补就是根据这些区域周围的信息完成对空白区域的填充，以实现图像的恢复。 基本方法 图像修补的基本方法示例

示例方法2 选取空白点周围的一片区域，对区域内的参考点进行加权求和，其结果用于对空白点的修补。若所选窗口太小，即窗口中无参考点，则将窗口扩大。 2图像修补简介----利用深度图的图像修补 1图像的前景与背景

实际场景中存在前景与背景的区别，前景会遮挡背景，而且前景与背景往往差距比较大。 2深度图 用于表示3D空间中的点与成像平面距离的灰度图。0~255表示，灰度值越大，表示场景距离成像平面越近，反之，灰度值越小，表示场景距离成像平面越远。 前景的灰度值大，背景的灰度值小。 如下左彩色图，右深度图 3普通的图像修补区分不了图像的前景和背景，简单的加权求和填补空白点的方法会导致前景和背景的混杂。引入深度图之后，可以利用深度图区分图像的前景和背景，在对背景进行修补的时候，可以利用深度图滤除那些前景参考点的影响，从而使背景的空白点只由背景点加权求和得到，前景亦然。

三.实验步骤 1读入一个像素点，判断其是否为空白点。 2若不是空白点，则跳过该点，判断下一个点。 3若该点是空白点，则用前面所述的方法进行加权修补。 4对图像中的每一个点都进行如此处理，直至全图处理完毕，则图像修补完成。 四.实验要求 1独立编码完成实验单幅图像修补利用深度图的图像修补。 2 比较实验结果的差别，并分析原因，完成实验报告。 五.用MATLAB编写实验代码 对于单幅图像以及结合深度图像的修补，其实区别就是是否考虑了深度图像的灰度权重（其实就是0和1），虽然效果图区别很小，但是通过深度图还是可以反映出其立体三维空间的。为了能较好的对比，我把两种方法的比较融合在一条件语句中，在下面的深度图像代码中用红色字体标注。同时深度图像变量用绿色字体标注。

深度图像的平面分割算法

深度图像的平面分割算法 王恒1,赵亮 摘 要: 三维激光扫描系统使用深度图像来重建城市建筑模型，现有激光点云数据处理系统程序直接 进行海量点云数据建模较为困难。因为实际模型往往含有复杂表面几何特征,如果利用深度图像直接进 行拟合,则会造成建筑模型的数学表示和拟合算法处理的难度加大,甚至无法使用数学表达式描述三维 模型。 深度图像拟合或深度图像分割,是将具有相同几何特征的点云数据划分同一个区域并进行曲面拟合。深度图像分割主要有两种方法：一种是基于边缘分割的方法，另一种基于区域生长的方法。由于深度图像获取方式的特点，其点云数据往往不连续含有较多的噪声。使用基于边缘分割算法，仅当所处理点云数据具有连续性并且噪声点比较少的情况下，方能有效实现边界点分割。因此深度图像的分割方法也较多的集中在基于区域的分割方法。利用高斯曲率和平均曲率及方向将点附近的曲面类型分为8种,对数据点进行初步分类,从初步分类的点集中找一个合适的生长点,用二次多项式函数来进行区域生长,实现了深度图像数据的分块与曲面拟合。本文提出的算法利用了建筑物包含大量平面的特点，将分割问题具体到了平面分割，从而避免了低精度估计高斯曲率和复杂的二次曲面拟合，完成了一种高效简洁的算法用来识别深度图像的平面特征。该算法借鉴了数字图像处理方法首先平面拟合邻近n*n区域的点集，计算出邻域点集的协方差矩阵及其特征值和特征向量；如果绝对值最小特征值小于阈值，则可以认为该点的局部平面拟合成功；最小特征值对应的特征向量为局部法向量。接着从左到右沿扫描线遍历深度图像中的每个坐标点，按照聚类分析的原则对该点和其上方、右上方、右方的三个坐标点的法向量按照具有相同方向和同处一个平面的两个相似度准则进行比对，来获得两个局部平面是否同处一个平面。本文提出的算法将深度图像分割成为若干个集合，每个集合的任意点都同处一个平面。本文根据深度图像的数据特征给出了合理高效的数据结构和算法，并以图例说明深度图像平面分割算法的有效性。 关键词：点云数据；深度图像；平面分割

深度图像的二值化

3.2 深度图像二值化 图像二值化是图像处理中的一项基本技术，也是很多图像处理技术的预处理过程。在颗粒分析、模式识别技术、光学字符识别(OCR)、医学数据可视化中的切片配准等应用中，图像二值化是它们进行数据预处理的重要技术。由于图像二值化过程将会损失原图像的许多有用信息，因此在进行二值化预处理过程中，能否保留原图的主要特征非常关键。在不同的应用中，图像二值化时阈值的选择是不同的。因此，自适应图像阈值的选取方法非常值得研究。研究者对图像二值化方法进行了讨论，在此基础上提出了一个新的图像二值化算法。该算法基于数学形态学理论，较好地保留了图像二值化时原图的边缘特征。本文主要研究二值化及灰度图像二值化方法。 3.2.1.灰度图像与二值图像 数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵 图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。一幅数字图像都是由若干个数据点组成的，每个数据点称为像素(pixel)。比如一幅 256×400，就是指该图像是由水平方向上256列像素和垂直方向上400行像素组成的矩形图。每一个像素具有自己的属性，如颜色(color)、灰度(grayscale)等，颜 色和灰度是决定一幅图像表现里的关键因素。数字图像又可分为彩色图像、灰度图像、二值图像。 3.2.1.1彩色图像 彩色图像是多光谱图像的一种特殊情况，对应于人类视觉的三基色即红（R）、绿（G）、蓝（B）三个波段，是对人眼的光谱量化性质的近似。彩色图像中的 每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255种值可取，这样一个像素点可以有1600多万的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，一个像素点的变化范围为255种。图1-1为彩色图像。

基于深度图像技术的手势识别方法

基于深度图像技术的手势识别方法 曹雏清，李瑞峰，赵立军 (哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，哈尔滨 150001) 摘 要：针对复杂环境下的手势识别问题，提出一种基于深度图像技术的手势识别方法。利用深度图像信息从复杂环境中提取手势区域，综合手势的表观特征，建立决策树实现手势的识别。对常见的9种手势在复杂背景条件下进行测试，实验结果表明，手势的平均识别率可达到98.4%，速度达到每秒25帧。 关键词：手势识别；深度图像；表观特征；复杂背景；决策树 Hand Posture Recognition Method Based on Depth Image Technoloy CAO Chu-qing, LI Rui-feng, ZHAO Li-jun (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) 【Abstract 】Aiming at the problem of hand posture recognition from complex backgrounds, this paper proposes a hand posture recognition method based on depth image technoloy. The hand posture region is extracted from complex background via depth image. Appearance features are integrated to build the decision tree for hand posture recognition. Nine common postures with complex background are tested. Experimental results demonstrate that recognition rate is 98.4% and speed rate achieves 25 frames per second. 【Key words 】hand posture recognition; depth image; appearance feature; complex background; decision tree DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.08.006 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第38卷 第 8期 V ol.38 No.8 2012年4月 April 2012 ·博士论文· 文章编号：1000—3428(2012)08—0016—03文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 概述 随着机器人技术的发展，智能服务机器人开始逐步融入人类的生活，人机交互技术的发展是智能服务机器人研究的重要组成部分。人机交互的研究方向主要有表情、声音和手势识别技术。其中，手势是一种自然直观的人机交流模式，在信息表达上比表情更明确、信息量更丰富。 在人机交互中，基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。基于视觉的手势识别通过图像信息，让机器人获取人的手势姿态信息，对不同的手势信息进行分类。近年来，学者们对基于视觉的手势识别进行研究，文献[1]提出特征空间匹配法，文献[2]采用提取同类手势的SIFT 特征方法进行手势识别，文献[3]提出手势图解析分类法，文献[4]针对复杂背景采用空间分布特征对手势进行识别。 复杂背景下手势识别的研究[4-5]一般使用肤色模型实现手势区域分割，虽然可以区分肤色和非肤色区域，但是实际应用中图像都包含有肢体和面部肤色区域，它们对手势区域提取有着较大的影响，同时光线也直接影响肤色模型。现有的文献中并没有考虑强光和弱光环境下的手势识别情况，在实际应用中往往伴随光线的变化问题，这些问题都直接影响了人机交互的实际效果。本文提出一种基于深度图像技术的手势识别方法，从深度图像信息中提取手势区域，运用几何方法提取手势表观特征并分类，从而实现复杂环境下基于手势的人机交互。 2 2.1 手势识别系统 基于深度图像信息的手势识别系统框架如图1所示。深度图像的采集采用非接触测量方式，获取的场景中深度信息不受物体自身的颜色、纹理特征以及背景环境光线强弱的影响。本文选用微软公司的Kinect 进行深度图像的采集，获取 深度信息值，转换到灰度值图像，经过手势区域分割、特征提取、手势识别，转换为手势信息，提供人机交互使用。 图1 面向人机交互的手势识别框架 2.2 手势区域分割 2.2.1 深度图像成像原理 深度图像技术在近年来逐步得到广泛的关注，Kinect 采集640×480像素的深度图像速度可以达到30 f/s ，深度的分辨率在5 mm 左右。本文把Kinect 采集到的场景深度值转换到灰度值空间，实际场景的RGB 图像如图2所示。在深度图像中像素点灰度值的大小对应于场景中点的不同深度值，如图3所示，图像中的灰度值越大，表明该区域距离深度摄像头的距离越近。 图2 场景RGB 图像 图3 深度图像 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61075081)；机器人技术与 系统国家重点实验室课题基金资助项目(SKLRS200802A02) 作者简介：曹雏清(1982－)，男，博士研究生，主研方向：模式识 别，人机交互；李瑞峰，教授、博士生导师；赵立军，讲师 收稿日期：2011-07-11 E-mail ：caochuqing@https://www.sodocs.net/doc/8a9802604.html,

8 基于几何光学的单幅二维图像深度估计

第五章基于几何光学的单幅二维图像深度估计 第五章基于几何光学的单幅二维图像深度估计 由上一章的内容可知，图像大小恒常性计算的关键在于正确地估计二维图像的深度。二维图像深度估计也是计算视觉中的重点与难点。视觉心理学家通过经验观察和对人的统计实验，总结了人类视觉系统深度感知规律。在上一章的实验表明，应用这些规律建立的单幅二维图像深度模型基本上是有效的，但也存在一些没有很好解决的矛盾，如各种深度线索间的冲突。其次，这些规律是建立在人的主观实验之上的，本质上也需要进一步从物理学的角度进行解释。再次，虽然照相机与人眼在光学成像原理上是基本相同的，但在实现细节上还是存在一些差异。所以本章从几何光学出发，提出了一种基于几何光学的二维图像深度计算方法，并与上一章的基于心理学的深度模型实验结果进行比较，探讨心理学结论应用到计算机视觉问题中的适应性问题。 5.1 引言 尽管学者已从不同的角度对二维图像深度估计问题进行了卓有成效的研究，基于单幅图像(Single-image based)的深度计算仍然是一个挑战性问题。现有的各种方法都存在一定的局限性。用阴影求深度方法(Depth from shading)依赖太多的假定[Forsyth 2003, pp80-85][Castelan 2004][严涛2000]。在这些假定中，多数假定与客观世界的自然场景不完全一致。用模型求深度的方法(Depth from model)需要物体或场景模型的先验知识[Jelinek 2001][Ryoo 2004][Wilczkowiak 2001]。当物体或场景很难建模，或者模型库变得很大时，这种方法就会失效。用机器学习求深度的方法(Depth from learning)要对大量的范例进行训练[Torralba 2002][Battiato 2004][Nagai 2002]，而且它们的泛化能力是很弱的。用主动视觉求深度方法(Depth from active vision)如编码结构光(Coded structured light)、激光条纹(Laser stripe scanning)扫描等需要昂贵的辅助光源设备来产生显著的对应点(对应元素)[Forsyth 2003, pp467-491][Wong 2005][Nehab 2005]。它轻易解决了图像体视匹配(Image stereo matching)难题，代价是丢失了物体或场景的其它的重要表面属性，如强度、颜色、纹理等。各种方法的比较见本章表5-4。 然而，人类视觉系统能轻易地、完美地感知单幅图像深度，即使只用一只眼睛看图片时也是如此。而且，人类视觉系统在完成这项任务时，好像毫不费 65

基于深度学习的图像识别

基于深度学习的图像识别 摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。 但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。 层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer） 卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关

基于深度图像技术的手势识别方法

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/8a9802604.html, 基于深度图像技术的手势识别方法 作者：付学娜 来源：《电子技术与软件工程》2015年第04期 所谓手势是指人手或手臂同人手结合而产生的动作或姿势，作为人机交互的一项重要技术，手势识别通过在人手安置相关的硬件设备，并通过硬件设备中的计算模块对人手的位置和速度等信息进行获取，对于识别过程中的定位和跟踪均都具有良好的指导和保障作用。本文通过对手势识别系统与深度图像的成像原理进行阐述，进而结合手势区域分割的相关理论，对基于深度图像技术的手势识别方法展开了深入研究。 【关键词】深度图像技术手势识别圆形轨迹像素值变化点 随着科技的不断发展，基于视觉的手势识别已成为新一代人机交互中的核心技术。在借助相关图像信息的基础上，计算机可以对人手的各种姿态信息以及不同的手势信息尽心准确识别，有效提高了识别的速度与质量。本文以基于深度图像技术的手势识别作为研究对象，通过对手势识别系统及深度图像成像原理进行分析，从手势区域分割以及手势特征提取两方面出发，对深度图像技术下手势识别的方法做出了详细分析。 1 手势识别系统与深度图像成像原理 基于深度图像技术的手势识别系统主要包括了手势、深度图像、手势区域分割、手势特征提取以及手势识别和人机交互等，深度图像以非接触测量的方式对场景中的深度信息进行采集，而所采集的深度信息具有较强的稳定性和可靠性，即不受物体（人手）自身颜色、背景环境和纹理特征等因素的影响。本文以微软的Kinect作为图像采集和获取深度信息的工具，进而对手势识别展开分析。 基于Kinect下的深度图像技术下所采集的640×480深度图像信息的速度可达30f/s，且信息的分辨率维持在5mm左右，在应用方面具有较强的合理性。通过在相关场景采集的场景深度值进行转换，使其转移到灰度值空间，并使深度图像中所有的像素点灰度值大小与实际场景中不同的深度值相对应，进而显示成像。值得注意的是品拍摄区域与深度摄像头之间的距离与图像中的灰度值呈现出明显的负相关关系，即灰度值越大，距离越近。 2 基于深度图像技术的手势识别 2.1 手势区域分割 虽然具有相同深度的像素点，其在深度图像中所具有的灰度值也具有较高的一致性，但由于在每次对人手手势进行拍摄时，人手同深度摄像头间的距离存在差异。因此，无法利用单一的固定阈值对手势区域进行分割，故本文以灰度值直方图作为主要研究方法，进而确定出相关背景及手势区域分割的阈值。由于人手做出相关姿势的区域距离深度摄像头较近，且相对于整

基于图像的绘制技术综述

基于图像的绘制技术综述 摘要： 基于图像的绘制技术（Image-based Rendering，IBR）近年来引起广泛的关注，目前的基于图像的绘制技术（IBR）可以根据他们依赖场景几何信息的程度分为三类：无几何信息的IBR 绘制、部分几何信息的IBR 绘制和全部几何信息的IBR 绘制。通过对三类技术特征及其数学描述的讨论，从中得出结论：在IBR 技术中图像和几何信息的双重应用表明IBR 和传统的基于三维几何的图形学可以统一成一个有机整体。 1 引言 由于基于图像的绘制技术（Image-Based Rendering）在从电影特效（The"Matrix"）到大场景虚拟漫游、远程现实等方面的广泛应用，其发展非常迅速，相继出现了一系列高效的技术方法。和传统的基于模型的绘制相比，基于图像的绘制有如下的优点：图形绘制独立于场景复杂性，仅与所要生成画面的分辨率有关；预先存储的图像(或环境映照) 既可以是计算机合成的，也可以是实际拍摄的画面，两者也可以混合使用；算法对计算资源的要求不高，可以在普通工作站和个人计算机上实现复杂场景的实时显示。 本文把IBR 技术分成无几何信息的绘制、基于部分几何信息的绘制和基于完全几何信息的绘制三类[1]。由于各种绘制技术和方法是相互关联的统一体，而不是完全彼此脱离的，所以分类界限并不是十分的严格，如图1 示。从近几年研究的侧重点和成果显示来看，目前越来越多的研究集中于图像和几何信息之间相结合的方法，这样能使绘制效果更加完美逼真。 2 无几何信息的IBR 绘制 无几何信息的IBR 绘制方法都是基于全光函数及其变形的。早期的全光函数(PlenOptic Function)是由Adelson 和Bergen 命名的，简单的讲它描述了构成场景的所有可能的环境映照（Environment map）。若记录光线的照相机的位置为(Vx,Vy,Vz)，光线的方向为(θ,Ф)，光波波长为λ，光强随时间t 变化，则全光函数可以表示为： P7=P(Vx,Vy,Vz,θ,Ф,λ,t) 在上式中，场景内的所有光线构成了一个全光函数。基于此，IBR 技术可以归结为以离散的样本图。 像重构连续的全光函数的过程，即采样、重建和重采样过程。表1 给出了在各种对视域假定和限制情况下7D 的全光函数被简化为从6D 到2D的各种形式，以及一些文中提到的有代表性表示方法。 2.1 全光模型（PlenOptic Modeling） McMillian 和Bishop 在文献[7]中对全光函数做了简化，假设场景的光波不变，且场景不随时间发生变化，则可以忽略场景的波长λ和时间参数t，全光函数从而简化为5 维函数，即： P5=P(Vx,Vy,Vz,θ,Ф) 这是一个柱面全景图的集合，这种表示在所有五维上都存在大量的冗余，而且方法中没有解决立体对应的问题。有关5D 全光函数其他的应用实例可见文献[2]

基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计

2019年4月图 学 学 报 April2019第40卷第2期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.40No.2 基于CNN特征提取和加权深度迁移的 单目图像深度估计 温静，安国艳，梁宇栋 (山西大学计算机与信息技术学院，山西太原 030006) 摘要：单目图像的深度估计可以从相似图像及其对应的深度信息中获得。然而，图像匹配歧义和估计深度的不均匀性问题制约了这类算法的性能。为此，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计算法。首先提取CNN特征计算输入图像在数据集中的近邻图像；然后获得各候选近邻图像和输入图像间的像素级稠密空间形变函数； 再将形变函数迁移至候选深度图像集，同时引入基于SIFT的迁移权重SSW，并通过对加权迁移后的候选深度图进行优化获得最终的深度信息。实验结果表明，该方法显著降低了估计深度图的平均误差，改善了深度估计的质量。 关键词：单目深度估计；卷积神经网络特征；加权深度迁移；深度优化 中图分类号：TP 391 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2019020248 文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2019)02-0248-08 Monocular Image Depth Estimation Based on CNN Features Extraction and Weighted Transfer Learning WEN Jing, AN Guo-yan, LIANG Yu-dong (School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan Shanxi 030006, China) Abstract: The depth estimation of monocular image can be obtained from the similar image and its depth information. However, the performance of such an algorithm is limited by image matching ambiguity and uneven depth mapping. This paper proposes a monocular depth estimation algorithm based on convolution neural network (CNN) features extraction and weighted transfer learning. Firstly, CNN features are extracted to collect the neighboring image gallery of the input image. Secondly, pixel-wise dense spatial wrapping functions calculated between the input image and all candidate images are transferred to the candidate depth maps. In addition, the authors have introduced the transferred weight SSW based on SIFT. The final depth image could be obtained by optimizing the integrated weighted transferred candidate depth maps. The experimental results demonstrate that the proposed method can significantly reduce the average error and improve the quality of the depth estimation. Keywords: monocular depth estimation;convolution neural network features; weighted depth transfer; depth optimization 收稿日期：2018-09-07；定稿日期：2018-09-12 基金项目：国家自然科学基金项目(61703252)；山西省高等学校科技创新项目(2015108) 第一作者：温静(1982 )，女，山西晋中人，副教授，博士，硕士生导师。主要研究方向为图像处理、计算机视觉等。E-mail：wjing@https://www.sodocs.net/doc/8a9802604.html,

图像深度与颜色类型

图像深度与颜色类型 2011-09-07 17:06:44| 分类：图像处理| 标签：|举报|字号大中小订阅四．图像深度与颜色类型< XMLNAMESPACE PREFIX ="O" /> 图像深度是指位图中记录每个像素点所占的位数，它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或者灰度图像中的最大灰度等级数。图像的颜色需用三维空间来表示，如RGB颜色空间，而颜色的空间表示法又不是惟一的，所以每个像素点的图像深度的分配还与图像所用的颜色空间有关。以最常用的RGB颜色空间为例，图像深度与颜色的映射关系主要有真彩色、伪彩色和直接色。 （一）真彩色（true-color）：真彩色是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的颜色称为真彩色。例如图像深度为24，用R：G：B＝8：8：8来表示颜色，则R、G、B各用8位来表示各自基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为28＝256种。图像可容纳224＝16M 种颜色。这样得到的颜色可以反映原图的真实颜色，故称真彩色。 （二）伪彩色（pseudo-color）：伪彩色图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为颜色查找表（CLUT，Color Look-Up Table）中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。这种用查找映射的方法产生的颜色称为伪彩色。用这种方式产生的颜色本身是真的，不过它不一定反映原图的颜色。在VGA显示系统中，调色板就相当于颜色查找表。从16色标准VGA调色板的定义可以看出这种伪彩色的工作方式（表06-03-2）。调色板的代码对应RGB颜色的入口地址，颜色即调色板中RGB混合后对应的颜色。 表06-03-216色标准VGA调色板

第8章基于图像的绘制

第8章基于图像的绘制 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 秦学英 2004年9月

概述 基于图像的绘制，其优势在于计算的绘制量是与像素成正比，而不是与几何模型的顶点数相关。这样，对复杂场景会很有效 8.1 绘制谱 8.2 算法综述 8.3 布告板技术 8.4 透镜眩光和敷霜效果 8.5 粒子系统 8.6 深度精灵 8.7 层次图像缓存 8.8 全屏布告板技术 8.9 天空体 8.10 固定视点效果 8.11 图像处理 8.12 体绘制技术

绘制谱Rendering Spetrum Survey of IBR: 沈向洋 实时绘制的一个重要原则是，尽量多的预计算。比如辐射度。基于物体表示来说，基于图像的绘制，其基本思想是用图像来代替几帧画面中的物体

8.2 算法综述 精灵(Sprite) ：是一个带有透明度的、可在屏幕上任意移动的图像 精灵的连续画面生成的动画 精灵也可用于不同方式生成的billboard 甚至传统的二维应用也开始用三维的精灵于固定视域的游戏

图中，景物的深度排序在一个相当长的时间段中是保持的，因此，赋予每个子图以顺序，由后向前画，便可节省资源。即画家算法。 但是当视点改动或景物移动后，原来的长方形可能映射到一个四边形上，其变形可能越来越严重。这样就要求重新生成图像Sprite。何时映射合重新生成图像是IBR最困难的方面之一。另外，镜面高光和阴影增加了难度。 Talisman architexture [46,752] Sprite Layer

这些层组成的场景，由于texture mapping的便利性，映射和再生成这些层相对来说比绘制这些物体要简单得多。每个层可以独立地管理。具体讨论见[485] 穿插图像需要特别处理[724] 单纯的图像层(image layer)绘制依赖于快速、高画质图像映射、过滤以及合成 其实，IBR也可以与基于多边形绘制相结合 Quick Time VR Lumigraph/Light field rendering[282,490] SkyBoxing: 6个面的全景视图

基于深度学习的图像深度估计及其应用研究

基于深度学习的图像深度估计及其应用研究场景深度估计是计算机视觉领域的一项重要课题。利用图像的深度信息,可以重构场景的三维结构信息,对机器人自主导航、物体识别与抓取等任务具有重要意义。 传统的视觉深度估计方法多利用场景的多视信息,通过三角几何对应关系从二维图像中恢复场景深度,计算量大且复杂。近年,随着深度学习的发展,利用卷积神经网络重构场景深度成为研究者关注的热点方向。 卷积神经网络可以利用图像数据及其配套的基准深度数据预先训练学习,在测试阶段可以实现端到端的全分辨率图像深度估计。该方法不仅速度快,实现简单,而且可实现场景的尺度恢复,有益于机器人的空间任务执行。 在此背景下,本文在深入研究近年基于卷积神经网络的深度估计方法基础上,提出创新性的端到端深度学习网络,实验证明所提方法可进一步提升算法性能。本文首先提出了一种端到端的学习方案,用于从稀疏深度图和RGB图像中预测尺度化的稠密深度图。 该方案中,首先利用稀疏采样生成稀疏深度图,然后将彩色图像和稀疏深度图作为网络输入,输出全分辨率深度图像。在训练过程中,稀疏深度图作为深度估计网络的监督信号来恢复场景的真实尺度。 为了更精确的估计场景深度,本文引入“correlation”层,人工模拟标准匹配过程来融合稀疏深度信息和彩色图像信息,即使用颜色信息来帮助提高基于稀疏深度图的预测精度。最后,利用精细化模块以全分辨率输出场景深度图像。 在NYU-Depth-V2和KITTI数据集上的实验结果表明,与前沿算法相比,该模型能够以全分辨率恢复尺度化的场景深度,具有更优的性能。本文提出了并行构

建的深度估计网络和相机位姿估计网络。 相机位姿估计网络以单目视频序列为输入,输出六自由度的相机相对位姿。深度估计网络以单目目标视图为输入,生成稠密的场景深度。 最后基于相机模型,生成合成视图,并把它作为监督信号联合训练两个并行的估计网络。与此同时,稀疏采样生成的稀疏深度图作为深度估计网络的另一个监督信号,帮助恢复其全局尺度。 深度估计网络获得的尺度信息又通过合成视图与目标视图的光度误差耦合传递给位姿估计网络。在测试阶段,深度估计器和位姿估计器可以分别独立的使用。 在KITTI数据集上对本文算法进行了实验评估,所提算法在多个指标上优于前沿算法。

单目视觉图像深度测量方法研究

单目视觉图像深度测量方法研究 相机与其它传感器相比,具有能够直观反映客观世界、数据量大、信息丰富等特点,而且通常价格较低、配置方便,是自动化装置和机器人感知环境传感器中的优先选择之一。但由于普通相机在拍摄时获得的是被拍摄场景投影到成像平面上的二维图像,丢失了场景的深度信息,这使得机器无法通过图像直接得到场景中物体的远近、大小和运动速度等信息,因此需要从二维图像中恢复深度信息,即深度测量。深度测量在工业自动化、智能机器人、目标检测和跟踪、智能交通、三维建模和3D视频制作等领域都有广泛的应用。深度测量方法有很多种,其中基于单目视觉的图像深度测量方法具有设备简单、成本低廉、操作方便等特点而成为研究热点,并且单目相机体积小,重量轻,在一些有空间大小或载荷限制的特定场合以及手眼系统等应用中,需要或只能使用基于单目视觉的图像深度测量方法,而目前该测量方法还很不成熟,有必要对其计算原理、技术方法等方面进行研究。 因此本文对基于单目视觉的图像深度测量方法开展研究,主要工作和创新点如下:(1)提出一种基于熵和加权Hu氏不变矩的目标物体绝对深度的测量方法。该方法用普通单目相机拍摄同一场景的两幅图像,拍摄时保持相机的参数不变,将相机沿光轴方向移动,分别在物距间隔为d的前后两处各拍摄一幅图像,然后采用LBF模型的方法分割出图像中的物体,并求出各个目标物体像的面积,再将物体像的熵的相对变化率和加权Hu氏不变矩结合起来实现图像内物体的自动匹配,最后运用本文推导的公式计算出各个目标物体的绝对深度。文中采用真实场景图像对该方法进行了实验验证并与其他方法进行了对比,结果表明了该方法的有效性。(2)提出一种基于SIFT特征的目标物体绝对深度的测量方法,该方法同样需要按照上面的方法获取同一场景的两幅图像,然后分别对这两幅图像进行图像分割和SIFT特征点提取,并进行图像中的目标物体匹配,接着用凸包和几何形状约束从匹配物体中选出一对最佳直线段,最后根据光学成像原理利用直线段长度计算出场景中静态目标物体的绝对深度信息。 由于是通过被测量物体上的两个SIFT特征点所成的直线段长度来计算出物体的绝对深度信息的,所以该方法鲁棒性较好,不受场景中被测量目标物体部分遮挡或缺失的限制,对比实验表明该方法测量精度高于现有其他方法。(3)提出一种基于梯度信息和小波分析的单幅图像相对深度测量方法。该方法首先利用图像

基于图像的图形绘制技术

基于图像的图形绘制技术 浙江大学CAD & CG国家重点实验室鲍虎军彭群生目前,实时图形绘制算法主要采用实时消隐技术、场景简化技术和基于图像的图形绘制(Image-Based Rendering,IBR)技术。本文主要介绍IBR技术及其最新发展。 一、IBR技术的特点 传统图形绘制技术均是面向景物几何而设计的,因而绘制过程涉及到复杂的建模、消隐和光亮度计算。尽管通过可见性预计算技术及场景几何简化技术可大大减少需处理景物的面片数目,但对高度复杂的场景,现有的计算机硬件仍无法实时绘制简化后的场景几何。因而我们面临的一个重要问题是如何在具有普通计算能力的计算机上实现真实感图形的实时绘制。IBR技术就是为实现这一目标而设计的一种全新的图形绘制方式。该技术基于一些预先生成的图像(或环境映照)来生成不同视点的场景画面,与传统绘制技术相比,它有着鲜明的特点: *图形绘制独立于场景复杂性,仅与所要生成画面的分辨率有关。 *预先存储的图像(或环境映照)既可以是计算机合成的,亦可以是实际拍摄的画面,而且两者可以混合使用。 *该绘制技术对计算资源的要求不高,因而可以在普通工作站和个人计算机上实现复杂场景的实时显示。每一帧场景画面都只描述了一给定视点沿一特定视线方向观察场景的结果,为摆脱单帧画面视域的局限性,我们可在一给定视点处拍摄或计算得到其沿所有方向的图像,并将它们拼接成一张全景图像。为使用户能在场景中漫游,我们需要建立场景在不同位置处的全景图。IBR技术是新兴的研究领域,它将改变人们对计算机图形学的传统认识。 二、IBR技术的现状及发展 IBR的最初发展可追溯到图形学中广为应用的纹理映射技术。传统的几何造型技术只能表示景物的宏观形状,无法有效地描述景物表面的微观细节,而恰恰是这些微观因素极大地影响着景物的视觉效果。根据光照明理论,景物表面的微观属性最终反映在景物表面各点处的双向反射率上。传统真实感图形绘制技术利用纹理图像来描述景物表面各点处的反射属性,从而模拟了景物表面的丰富的纹理细节。 环境映照技术继承了上述思想,它采用纹理图像来表示景物表面的镜面反射和规则透射效果。在早期的应用中,环境映照以景物中心为固定视点,观察整个场景,并将周围场景的图像记录在以该点为中心的环境映照球面或立方体表面上。因此,环境映照实际上以全景图像的方式提供了其中心视点处的场景描述。80年代初,这一技术在飞行模拟器的设计中得到了成功的应用,后来被广泛应用于游戏设计中。 但单一环境映照无法完全描述一个场景。一个自然的选择是在一些路径上选取一些采样点作为视点,预先生成存储该点处的全景图像。在漫游时,沿给定路径前进,并根据采样点处的全景图像生成画面。Miller等用此技术建立了一个具有多条固定路径的虚拟博物馆漫游系统。Apple公司的Quick Time VR系统摆脱了固定漫游路线的约束,用户可在环境中随意漫游。该系统的优点是能在中低档硬件平台上实现复杂场景的漫游,缺点是前后帧画面间有时会出现不连续现象,因而产生跳跃感。随着商用系统的推出,IBR技术的研究进入了一个高潮,在短短的几年间,涌现出了一大批高效的算法。 1. 图像投影变形技术 如前所述,纹理映射技术其实是一种典型的IBR技术,该技术以纹理图像作为输入,将它