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基于块匹配与图像金字塔立体视觉的RGB-D传感器深度信息增强技术

DOI：10.1109/JSEN.2020.2969324 期刊：IEEE Sensors Journal 出版年份：2020 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 配备RGB摄像头的深度传感设备能够以像素级为单位为传统图像增添深度信息。目前市面上的RGB-D传感器包括华硕Xtion Pro、微软Kinect和英特尔RealSense?。但这些传感器存在一定局限：反光、透明或吸光哑光表面的物体会因反射问题造成干扰；多台RGB-D相机同时使用时红外图案可能产生串扰；且深度信息仅在相机与物体间距较近时才能准确解析。 本系统提出的块匹配立体视觉(BMSV)方案，采用RGB-D相机结合校正/非校正块匹配、图像金字塔算法及动态规划技术，实现人体追踪功能，并能从反光/透明物体获取精确深度信息。该系统通过IR发射器生成已知红外图案，通过对比聚焦物体的多视角图像来还原深度信息。将BMSV RGB-D相机的深度图与视差图进行融合处理，可填补因干扰或反射透明表面产生的空洞区域，从而获得增强型密集立体图像。 本研究将该方法应用于三维真实头部模型和功能性磁共振成像(fMRI)，实验结果表明：该方案提升了RGB-D传感器的工作速度与精度，且能不受物体表面特性影响，持续提供准确的深度信息密度。
作者： Sunil Jacob，Varun G. Menon，Saira Joseph
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过采用校正/未校正块匹配、图像金字塔以及动态规划相结合的块匹配立体视觉（BMSV）技术，提高RGB-D传感器从高光/透明物体捕获深度信息的准确性和速度。

研究成果

提出的BMSV RGB-D方法提升了RGB-D传感器从反光/透明物体捕获深度信息的速度与精度?；谌媸低凡磕Ｐ秃蚮MRI图像进行的深度信息分析结果验证了该方法的准确性。该方法成功实现了透明表面物体的捕获与精确重建。

研究不足

对于反光或透明物体，以及具有吸光哑光表面的物体，深度信息恢复的准确性会受到限制。此外，由于使用多个RGB-D摄像头，红外图案可能会产生干扰，且只有在摄像头与物体之间距离较短时，深度信息才能被正确解读。

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