基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法和装置，所述方法通过获取多个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点的单位法向量；构建每一个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图；得出目标物体的法向量直方图平均值和法向量直方图平均方差；计算待测试深度图像对应的法向量直方图与目标物体的法向量直方图平均值的交集，并将所述交集与一预定阈值进行比较，当所述交集大于所述预定阈值时，待测试深度图像归属于目标物体；当所述交集小于或等于所述预定阈值时，待测试深度图像不归属于目标物体，从而提升了深度图像特征描述的稳健性能，提高了目标识别的准确率。
【专利说明】基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及深度信息图像处理【技术领域】，尤其涉及的是一种基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法和装置。
【背景技术】
[0002]随着技术的进步，越来越多的出现了能够采集深度位置信息的装置设备，比如微软的kinect摄像头，这些能够采集深度图(D印th Map)的装置设备，将图像处理技术从二维图像X、Y坐标带入到三维图像X、Y、Z坐标新时代。深度图像提供了真实三维立体数据信息，将整个场景和目标物体的几何曲面信息呈现在用户的面前，更为真实的反应出所见即所得的图像内容。利用这些三维立体数据信息，开发出人机交互的应用已成为趋势。
[0003]虽然已有的一些方法中采用梯度方向直方图来描述目标图像特征取得了一些进步，但是因为其只表达了二维纹理的特征，对于三维信息有局限性。且现有的深度图像特征描述不稳定，目标识别准确率不高，目标识别性能不强。
[0004]因此，现有技术还有待于改进和发展。
【发明内容】
[0005]本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法和装置，旨在解决现有的深度图像特征描述不稳定及目标识别准确率不高的问题。
[0006]本发明解决技术问题所采用的技术方案如下:
一种基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其中，包括以下步骤:
A、通过采集深度位置信息的装置采集多个包含目标物体的深度图像，对于每一个包含目标物体的深度图像，根据该包含目标物体的深度图像和尺度变换因子，得到不同尺度变换因子下对应的深度图像；并计算不同尺度变换因子下对应的深度图像中任意像素点在球坐标系下的单位法向量，以获取每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点的单位法向量；
B、统计每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点在球坐标系下的单位法向量，生成相应尺度变换因子下对应的二维直方图，并进行归一化处理，将归一化后的不同尺度变换因子下对应的二维直方图合并为法向量直方图，以构建每一个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图；
C、对构建的多个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图进行平均值和方差计算，得出目标物体的法向量直方图平均值和法向量直方图平均方差；
D、接收待测试深度图像，计算待测试深度图像对应的法向量直方图，并根据目标物体的法向量直方图平均值，计算待测试深度图像对应的法向量直方图与目标物体的法向量直方图平均值的交集，并将所述交集与一预定阈值进行比较，当所述交集大于所述预定阈值时，待测试深度图像归属于目标物体；当所述交集小于或等于所述预定阈值时，待测试深度图像不归属于目标物体。
[0007]所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其中，所述预定阈值与法向量直方图平均方差之和为I。
[0008]所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其中，所述步骤A具体包括:
Al、给定的任意一包含目标物体的深度图像，深度图像中任意一点用(χ, y, d(x, y))来表示，其中，x、y分别表示图像横坐标、纵坐标；d(x, y)表示深度值；根据目标物体的深度图像(X，y,d(x, y))和尺度变换因子
,得到对应尺度变换因子下的深度图像为
【权利要求】
1.一种基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤: A、通过采集深度位置信息的装置采集多个包含目标物体的深度图像，对于每一个包含目标物体的深度图像，根据该包含目标物体的深度图像和尺度变换因子，得到不同尺度变换因子下对应的深度图像；并计算不同尺度变换因子下对应的深度图像中任意像素点在球坐标系下的单位法向量，以获取每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点的单位法向量； B、统计每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点在球坐标系下的单位法向量，生成相应尺度变换因子下对应的二维直方图，并进行归一化处理，将归一化后的不同尺度变换因子下对应的二维直方图合并为法向量直方图，以构建每一个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图； C、对构建的多个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图进行平均值和方差计算，得出目标物体的法向量直方图平均值和法向量直方图平均方差； D、接收待测试深度图像，计算待测试深度图像对应的法向量直方图，并根据目标物体的法向量直方图平均值，计算待测试深度图像对应的法向量直方图与目标物体的法向量直方图平均值的交集，并将所述交集与一预定阈值进行比较，当所述交集大于所述预定阈值时，待测试深度图像归属于目标物体；当所述交集小于或等于所述预定阈值时，待测试深度图像不归属于目标物体。
2.根据权利要求1所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其特征在于，所述预定阈值与法向量直方图平均方差之和为I。
3.根据权利要求1所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤A具体包括: Al、给定的任意一包含目标物体的深度图像，深度图像中任意一点用(χ, y, d(x, y))来表示，其中，x、y分别表示图像横坐标、纵坐标；d(x, y)表示深度值；根据目标物体的深度图像(X，y,d(x, y))和尺度变换因子 ，得到对应尺度变换因子下的深度图像为；
4.根据权利要求3所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤B具体包括:B1、统计每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子α下对应的深度图像中所有像素点在球坐标系下的单位法向量，生成相应尺度变换因子下对应的关于P、S的二维直方图#?(识灼；Β2、对每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子t下生成的二维直方图进行归一化处理，将K识Θ归一化至Ij [0,1]之间，炉、β归一化至Ij L0, ii]；Β3、将归一化后的不同尺度变换因子《下对应的二维直方图相加，合并为该包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图，以构建每一个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图。
5.根据权利要求4所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤C具体包括:Cl、选择K个择包含目标物体S的深度图像样本，将K个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图平均值作为目标物体S的特征模板:
6.根据权利要求5所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别方法，其特征在于，所述步骤D具体包括:D1、接收待测试深度图像T，计算待测试深度图像对应的法向量直方图(與的； D2、计算待测试深度图像T对应的法向量直方图与目标物体S的法向量直方图平均值的交集
7.一种基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别装置，其特征在于，包括: 单位法向量生成模块，用于对采集的多个包含目标物体的深度图像中每一个包含目标物体的深度图像，根据该包含目标物体的深度图像和尺度变换因子，得到不同尺度变换因子下对应的深度图像；并计算不同尺度变换因子下对应的深度图像中任意像素点在球坐标系下的单位法向量，以获取每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点的单位法向量； 法向量直方图生成模块，用于统计每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点在球坐标系下的单位法向量，生成相应尺度变换因子下对应的二维直方图，并进行归一化处理，将归一化后的不同尺度变换因子下对应的二维直方图合并为法向量直方图，以构建每一个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图；法向量直方图计算模块，用于对构建的多个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图进行平均值和方差计算，得出目标物体的法向量直方图平均值和法向量直方图平均方差; 交集计算模块，用于计算待测试深度图像对应的法向量直方图与目标物体的法向量直方图平均值的交集； 对比模块，用于将所述交集与一预定阈值进行比较。
8.根据权利要求7所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别装置，其特征在于，所述单位法向量生成模块包括: 深度图像变换单元，用于对给定的任意一包含目标物体的深度图像，用(X，y, d(x, y))来表示深度图像中任意一点，其中，x、y分别表示图像横坐标、纵坐标；d(X，y)表示深度值；根据目标物体的深度图像(x，y，d(x，y))和尺度变换因子α，得到对应尺度下的深度图像
9.根据权利要求8所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别装置，其特征在于，所述法向量直方图生成模块包括:二维直方图生成单元，用于统计每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子下对应的深度图像中所有像素点在球坐标系下的单位法向量，生成相应尺度变换因子下对应的关于炉、5的二维直方图丑《〔识约; 归一化单元，用于对每一个包含目标物体的深度图像在不同尺度变换因子《下生成的二维直方图进行归一化处理，将好《(识约归一化到[0，1]之间，炉、0归一化到[O，π]; 合并单元，用于将归一化后的不同尺度变换因子《下对应的二维直方图相加，合并为该包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图，以构建每一个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图。
10.根据权利要求9所述的基于深度图像三维曲面几何特征的目标识别装置，其特征在于，所述法向量直方图计算模块包括:法向量直方图平均值计算单元，用于选择K个择包含目标物体S的深度图像样本，将K个包含目标物体的深度图像对应的法向量直方图平均值作为目标物体S的特征模板:Hl(Mff)=去Σ纪C，其中，K为正整数，
【文档编号】G06K9/32GK103544492SQ201310339133
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年8月6日 优先权日:2013年8月6日
【发明者】谭文伟 申请人:Tcl集团股份有限公司