利用RGB-D摄像头的快速运动目标检测算法

利用RGB-D摄像头的快速运动目标检测算法

立体视觉特别是立体视觉的深度图像近年来得到很多关注。可以用双摄像头摄像机或RGB-D摄像机获取深度图像。在图像处理中，物体检测有两种方法（基于图像颜色信息或图像深度信息），两者各有优缺点。因此，许多研究者将两种方法结合起来，可获得更好的效果。文中基于图像深度和颜色信息提出了一种新型快速运动目标检测算法，能够检测没有背景噪声环境下的运动对象。

文中提出的快速运动目标检测算法基于RGB-D相机。首先，算法处理来自RGB-D传感器的深度图像和彩色图像，对图像执行位置校准以修复重叠问题；之后，将修复后的彩色图像转换成灰度图像，算法处理每帧灰度图像，计算相连帧灰度图像的差异；接下来，算法将修复后深度图像进行反转（一种图像处理方法），接着将深度图像分割为前沿像素、后沿像素和静态边缘像素，前沿像素用于检测运动目标；最后，算法基于彩色及深度图像处理结果，标记出运动物体。

文中提出的一种用于在没有背景噪声的场景中检测快速运动目标的检测算法，该算法对RGBD相机获取的彩色和深度图像进行处理，可准确识别出快速运动的目标，同时，该算法也可应用于双摄像机系统。

实验结果表明，所提出的快速物体检测算法，在运动目标检测中，基于图像颜色和深度信息，提高了运动目标检测性能，在嵌入式平台上运行，平均运算速度达到45 FPS，比当前最快的运动物体检测算法快36.14%，识别精度达到84.4%。

刊名：IEEE Sensors Journal（英）

刊期：2017年第1期

作者：Chi-Chia Sun

编译：徐嘉浩