基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法

针对Kinect传感器获取的深度图像中存在大量噪声以及深度信息缺失导致的空洞问题,提出一种基于时空域数据融合的深度图像修复算法。首先,对配准后的深度图像利用卡尔曼滤波使跳变深度值趋于平稳,并采用阈值分割法得到待修复区域;其次,计算待修复边界所有像素点的时空域置信度,对时空域置信度最大的像素点计算其时域和空域深度数据,并根据时空域置信度为时空数据分配权值进行数据融合,实现像素点的修复;最后,待修复边界改变,迭代执行上一步直至图像修复完成。实验结果表明:与传统修复算法相比,基于时空域数据融合的Kinect深度图像修复算法的深度图峰值信噪比更高、均方根误差更小,图像质量更好。     

降雨仿真中粒子分布区域模型的优化

粒子系统是实现大规模场景降雨仿真的一种有效方法;但实现过程中,无限制的扩大雨粒子区域势必导致内存消耗过大。为了有效控制粒子分布区域,引入景深的概念,约束粒子分布区域无限制的扩大;并根据环境亮度的变化调整粒子分布区域深度;再在基础的粒子分布区域模型上,提出三种改进的模型。通过试验模拟和分析对比,得到最优的模型。实验结果表明,改进后的最优模型,在保证雨效的同时有效缩减了冗余粒子分布区域,从而减少了雨粒子数量,实现了帧频的提高及降雨场景真实感的提升。     

一种适应多几何面投影的校正算法

为实现投影仪在多种常见投影面上的自适应投影,提高几何校正效率,提出了一种多几何面函数自适应校正算法。利用特征点自动拟合出曲幕函数,通过自动筛选该函数对应像素映射关系,并计算投影图片像素偏移量;再按修正程度对投影幕进行切割;最后利用切割纹理顶点坐标校正前后坐标关系实现几何校正。实验结果表明,算法可以简单快速地完成柱面、球面、墙角等常见曲面,以及投影仪非正投影等情况下的几何畸变校正,具有良好的实际应用价值。     

基于姿态角的双Kinect数据融合技术及应用

针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型,同时依据Kinect SDK构建标准姿势特征向量集合;随后,根据骨骼活动度分配对应骨骼贡献度大小,进而计算融合后的姿势特征向量集合与标准姿势特征向量集合的余弦和,实时反馈两者姿势的匹配度,实现人体姿势的识别。通过构建数据融合处理平台,并应用于人体姿势识别,验证了该方法在不影响识别速率的前提下,提高了人体姿势识别的精准度。     

适应多几何面投影的校正算法研究

为实现投影仪在多种常见投影面上的自适应投影,提高几何校正效率,提出了一种多几何面函数自适应校正算法。该算法利用特征点自动拟合出曲幕函数,通过自动筛选该函数对应像素映射关系并计算投影图片像素偏移量,再按修正程度对投影幕进行切割,最后利用切割纹理顶点坐标校正前后坐标关系实现几何校正。实验结果表明,该算法可以简单快速地完成柱面、球面、墙角等常见曲面以及投影仪非正投影等情况下的几何畸变校正,具有良好的实际应用价值。     

基于A*算法优化的无人水面艇路径规划

为了解决A*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。