基于联合标定的图像分割-论文.pdf

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1、基于联合标定的图像分割张腾飞，李瑞峰，王亮亮(哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，黑龙江哈尔滨150001)ImageSegmentationBasedonJointCalibrationZANGTengfei，LIRuifeng，WANGLiangliang(StateKeyLaboratoryofRoboticandSystem，HarbinInstituteofTechnology，Harbin150001，China)摘要：针对普适环境下人体区域的提取问题，提ourmethodcanextractdynamicorstaticbodyre—出一种基于彩色

2、摄像头和深度摄像头联合标定的图gionquicklyandaccurately．Ourmethodisrobust像分割方法。首先根据深度摄像头采集的深度信息andreal—time．易处理和受外界环境影响小的优点，利用大律法从Keywords：pervasiveenvironment；colorim—深度图像中快速提取出人体区域；然后建立世界坐age；depthimage；jointcalibration；imagesegmenta—标系中彩色图像坐标系和深度图像坐标系的对应关tjon系，实现彩色信息和深度信息的相对位置映射；最后根据分割的深度图像及其在彩色图像中的映射

3、，在0引言彩色图像中完成人体区域分割。通过在复杂背景和不同光照条件下的图像分割实验，验证了本方法具复杂背景及光照等交互场景的差异往往会直接有良好的精度和鲁棒性。影响人体区域的快速准确提取，其精度和鲁棒性对关键词：普适环境；彩色图像；深度图像；联合标自然人机交互过程起着至关重要的作用。近年来，定；图像分割图像中人体区域的分割一直是人机交互领域研究的中图分类号：TP751热点和难点_】]。研究的理论相对而言比较成熟，国文献标识码：A内外普遍将图像分割方法分为基于区域的方法、基文章编号：1001—2257(2014)08—0003—04于边界的方法和数学形态学方法_4]。但是上

4、述方法Abstract：Concerningtheproblemthatit’Sdif—往往不能自动实现区域的分割，需要手动选取部分ficulttoextractthebodyregionunderpervasive的待分割区域的像素点，实时性差、易受光照和复杂environment，weproposedanimagesegmentation背景的影响。采用一种基于联合标定的人体区域提methodbasedoniointcalibrationofcolorcamera取方法，将人体区域从具有复杂背景的彩色图像和anddepthcamera．Inacomplexenviro

5、nmentin—深度图像中同时分割出来。doorsoroutdoors，asadepthcameracancapture1分割流程informationfastandwon’tbeaffectedbytheenvi—ronment，weuseOTSUtoextractbodyregion深度摄像头具有对深度信息采集速度快，受外fromadepthimage．Thenweusethejointcalibra—界环境影响小的优点，所以在光照变化，交互环境具有复杂背景的情况下，其分割仍可以具有很好的鲁tionmethodproposedinthisarticletogetthe

6、body棒性和实时性。深度和彩色图像由Kinect摄像头regionfromthecolorimage．Atlast，byexperi—采集得到，利用深度图像中提取的人体区域的距离mentsofdifferentbackgroundsandillumination信息，采用大津法在深度图像中选择合适的阈值，使conditions，thevalidityofthemethodisverified．In得背景和目标之间的类间方差最大，达到错分概率thisway，ourmethodeliminatestheeffectoflight最小，实现深度图像人体区域的快速提取；再对Ki

7、—andcomplexbackgroundontheextraction．Also，nect摄像头的深度摄像头和彩色摄像头进行联合标收稿日期：2014—04—01基金项目：国家自然科学基金资助项目(61273339)定，求得深度图像到彩色图像的转换矩阵，最后将深《机械与电子})2014(8)度图像中的人体区域通过转换矩阵对应到彩色图像中，即可完成彩色图像中人体区域的提取。分割方法的整个流程如图1所示。Z一D(⋯2)图1分割流程drYdZ一D(3)2摄像头标定⋯d2．1彩色摄像头标定在彩色摄像头的单独标定过程中，内部参数的获得使