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基于分数阶微分的Kinect传感器深度图像阴影检测方法

张彤 刘晟 曹霆

张彤, 刘晟, 曹霆. 基于分数阶微分的Kinect传感器深度图像阴影检测方法[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(8): 826002-0826002(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0826002
引用本文: 张彤, 刘晟, 曹霆. 基于分数阶微分的Kinect传感器深度图像阴影检测方法[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(8): 826002-0826002(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0826002
Zhang Tong, Liu Sheng, Cao Ting. Shadow detection for depth image of Kinect sensor based on fractional differential[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(8): 826002-0826002(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0826002
Citation: Zhang Tong, Liu Sheng, Cao Ting. Shadow detection for depth image of Kinect sensor based on fractional differential[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(8): 826002-0826002(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0826002

基于分数阶微分的Kinect传感器深度图像阴影检测方法

doi: 10.3788/IRLA201948.0826002
基金项目: 

陕西省重点研发计划(2019GY-038)

详细信息
    作者简介:

    张彤(1968-),男,副教授,主要从事模式识别及图像处理方面的研究。Email:zhangtong@xaut.edu.cn

    通讯作者: 曹霆(1988-),男,讲师,博士,主要从事计算机视觉及三维图像处理方面的研究。Email:wellcaoting@163.com
  • 中图分类号: TP391

Shadow detection for depth image of Kinect sensor based on fractional differential

  • 摘要: 深度图像作为Kinect传感器的重要组成部分,其获得的深度图像往往伴随着不可避免和无法预知的阴影噪声,这也极大地影响并制约其在三维可视化等方面的应用及研究。因此,针对深度图像提出了一种基于分数阶微分的阴影检测方法。在研究分数阶微分定义的Tiansi模板基础上,设计并实现了一种非线性拉伸算子。该算子在0.6阶次可以增强阴影区域边界信息的同时实现阴影的有效检测。通过分析比较发现,该方法在F测度的评价体系中可以达到0.971,而其他传统的检测方法均小于0.7。实验结果证明文中提出方法可以有效实现深度图像的阴影检测。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-05
  • 修回日期:  2019-04-10
  • 刊出日期:  2019-08-25

基于分数阶微分的Kinect传感器深度图像阴影检测方法

doi: 10.3788/IRLA201948.0826002
    作者简介:

    张彤(1968-),男,副教授,主要从事模式识别及图像处理方面的研究。Email:zhangtong@xaut.edu.cn

    通讯作者: 曹霆(1988-),男,讲师,博士,主要从事计算机视觉及三维图像处理方面的研究。Email:wellcaoting@163.com
基金项目:

陕西省重点研发计划(2019GY-038)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 深度图像作为Kinect传感器的重要组成部分,其获得的深度图像往往伴随着不可避免和无法预知的阴影噪声,这也极大地影响并制约其在三维可视化等方面的应用及研究。因此,针对深度图像提出了一种基于分数阶微分的阴影检测方法。在研究分数阶微分定义的Tiansi模板基础上,设计并实现了一种非线性拉伸算子。该算子在0.6阶次可以增强阴影区域边界信息的同时实现阴影的有效检测。通过分析比较发现,该方法在F测度的评价体系中可以达到0.971,而其他传统的检测方法均小于0.7。实验结果证明文中提出方法可以有效实现深度图像的阴影检测。

English Abstract

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