基于Kinect深度相机的人体分割方法

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1、基于Kinect深度相机的人体分割方法BodySegmentationBasedonKinectDepthCamera学科专业：信息与通信工程作者姓名：黄道祥指导教师：沈丽丽副教授天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月摘要人体分割是指在含有人的图像中将人的轮廓分割出来，它是计算机视觉领域一个重要的研究方向，在3D人体重建、视频编辑、姿态估计等诸多应用有着重要的作用。然而，在背景与头发、皮肤、衣服具有相似颜色的地方，人体分割方法面临着巨大的挑战。本文针对复杂场景中分割人体不准确的问题，提出了一种在图论优化框架中联合RGB-D信息和骨架信

2、息的人体分割算法。该算法在图优化框架中考虑了三维场景中图像的颜色、深度和骨架信息的互相促进作用，以获得更加准确的人体分割结果。首先，利用边缘引导的滤波算法修复低质量的深度图来得到高质量的深度图，Kinect采集的原始深度图包含了大量噪声和深度缺失，将对图像数据的准确性造成影响。本文通过一种边缘引导的三边滤波算法对低质量深度图进行处理，恢复出准确的深度值。然后通过一种类似K均值的聚类算法对RGB-D数据进行聚类得到超像素，最后在图模型中将超像素看作节点，并结合相应的人体骨架信息，从而提高区分人体和背景的相似颜色区域的能力。本文设计能量函数的数据项

3、和平滑项，其中数据项衡量超像素和标签之间的相近程度，平滑项衡量相邻超像素对之间的平滑程度。通过最小化能量函数对聚类后得到的超像素进行融合，得到全局最佳的超像素融合结果。为验证算法的有效性，在实际场景数据集上与多种算法进行比较。实验结果表明，在主观视觉和客观指标上，本文提出的算法均得到了更为准确的人体分割结果。关键词：人体分割，RGB-D，骨架，图模型IABSTRACTBodysegmentationistosegmentthehumanbodyfromimageswhichincludehumanbody.Itisanimportantrese

4、archdirectionincomputervision,andcanbeappliedtomanytasks,suchas3Dbodyreconstruction,videoediting,poseestimationproblemandsoon.However,bodysegmentationischallengingwhenbackgroundregionshavesimilarcolorstohairs,skinand/orclothesofthepersonsinthescene.Toresolveefficienthumanbod

5、ysegmentationfromcomplicatedbackground,abodysegmentationmethodfromRGB-Dandskeletoninformationbasedonthegraph-basedoptimizationframeworkisproposedinthispaper.Thealgorithmconsidersmutualpromotionofcolor,depthandskeletoninformation,andcangetmoreaccuratesegmentationresults.First

6、ly,thispaperadoptsanedge-guidedfiltertorecoverlowqualitydepthmapforobtaininghighqualitydepthmap.TheoriginaldepthmapcapturedbyKinectcontainslotsofnoiseandlackofdepthvalue,whichwillinfluencetheaccuracyofimagedata.Thispaperadoptsanedge-guidedfiltertohandlelowqualitydepthmapforr

7、ecoveringaccuratedepthvalue.ThentheRGB-Ddataisclusteredintosuperpixelsviaaclusteringalgorithm.Finally,weproposeagraphmodel,inwhichthesuperpixelsareconsiderednodesandtheassociatedskeletonisincorporatedtoenhancethecapabilityofthegraphindistinguishingbodyregionswithsimilarcolor

8、tothebackground.Thedatatermandsmoothnesstermofenergyfunctionisdesigned,andg