深度图像基础知识(一)

深度图像基础知识(一)深度图像(depthimage)也被称为距离影像(rangeimage),是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像,它直接反映了景物可见表面的几何形状。深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据,有规则及必要信息的点云数据也可以反算为深度图像数据。深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x,y)坐标处物体到离摄像头平面最近的

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深度图像(depth image)也被称为距离影像(range image),是指将从图像采集器到场景中各点的距离(深度)作为像素值的图像,它直接反映了景物可见表面的几何形状。深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据,有规则及必要信息的点云数据也可以反算为深度图像数据。

深度数据流所提供的图像帧中,每一个像素点代表的是在深度感应器的视野中,该特定的(x, y)坐标处物体到离摄像头平面最近的物体到该平面的距离(以毫米为单位)。

深度图像基础知识(一)

  Kinect中深度值最大为4096mm0值通常表示深度值不能确定,一般应该将0值过滤掉。微软建议在开发中使用1220mm~3810mm范围内的值。在进行其他深度图像处理之前,应该使用阈值方法过滤深度数据至1220mm-3810mm这一范围内。

因为记录距离信息的方式的差异性,所以在英文文献中对深度图像的表达呈现出很强的多样性。使用较多的表达式:range image。其中depth map、dense-depth map、depth image、range picture、3D image、surface height map都是等价的,除此之外的常用表达:dense-range image、depth aspect image、 2.5D image、 3Ddata、xyz maps、surface profiles等。

目前,深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法等等。针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面:深度图像的分割技术、深度图像的边缘检测技术、基于不同视点的多幅深度图像的配准技术、基于深度数据的三维重建技术、基于深度图像的三维目标识别技术、深度数据的多分辨率建模和几何压缩技术等等。在PCL中深度图像与点云最主要的区别在于,其近邻的检索方式不同,并且可以相互转换。

深度图像是物体的三维表示形式,一般通过立体照相机或者TOF照相机获取。如果具备照相机的内标定参数,可将深度图像转换为点云。

TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思。所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似之处,都是由光源、光学部件、传感器、控制电路以及处理电路等几部单元组成。与同属于非侵入式三维探测、适用领域非常类似的双目测量系统相比,TOF相机具有根本不同3D成像机理。双目立体测量通过左右立体像对匹配后,再经过三角测量法来进行立体探测,而TOF相机是通过入、反射光探测来获取的目标距离获取。

转载自:http://blog.csdn.net/sdau20104555/article/details/40740683

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