Фильтрация данных глубины с сенсора kinect; Современные проблемы науки и образования; № 1
| Источник: | Современные проблемы науки и образования: научный журнал.— , 2005- № 1.— 2015.— [8 с.] |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | , |
| Примечания: | Заглавие с экрана В связи с ограничениями технологии структурированного света, используемого сенсором Kinect, вовремя сканирования объектов образуется значительный шум. Данная статья предлагает решение,основанное на фильтре Калмана и алгоритмах закрашивания изображений с целью увеличитьстабильность карты глубины в отдельном отрезке времени и закрасить сокрытые от сенсора области.Используемый алгоритм комбинирует данные предыдущего и текущего кадров. Коэффициенткомбинации соответствует скорости изменения карты глубины. Отфильтрованные кадры итеративновключаются в процесс фильтрации. Области без данных заполняются с использованием алгоритмовзакрашивания на основе методов FMM. Продемонстрирована энтропия каждого пикселя на картеглубины. Предлагаемый подход может быть использован в качестве предварительной обработки картыглубины перед её непосредственным использованием для целей распознавания изображений. Due to limitations of structured light technology used sensor Kinect, during scanning of objects formed asubstantial noise. This article proposes a solution based on the Kalman filter algorithms and painting images inorder to increase the stability of the depth map in a separate period of time and paint hidden from the sensorarea. The algorithm combines the data of the previous and current frames. Combination coefficient correspondsto the rate of change of the depth map. Iteratively filtered frames are included in the filtering process. Finally,the area with no data are filled using algorithms based on painting techniques FMM. The entropy of each pixelwas presented. The proposed approach can be used as a preprocessing before using depth maps for imagerecognition. |
| Язык: | русский |
| Опубликовано: |
2015
|
| Серии: | Технические науки |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://www.science-education.ru/121-r17554 |
| Формат: | Электронный ресурс Статья |
| Запись в KOHA: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=639727 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 639727 | ||
| 005 | 20250218141605.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\4215 | ||
| 090 | |a 639727 | ||
| 100 | |a 20150320d2015 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Фильтрация данных глубины с сенсора kinect |d Depth data filtering with sensor kinect |f В. Р. Дусеев, А. Н. Мальчуков, Е. А. Мыцко | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Технические науки | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 10 назв.] | ||
| 330 | |a В связи с ограничениями технологии структурированного света, используемого сенсором Kinect, вовремя сканирования объектов образуется значительный шум. Данная статья предлагает решение,основанное на фильтре Калмана и алгоритмах закрашивания изображений с целью увеличитьстабильность карты глубины в отдельном отрезке времени и закрасить сокрытые от сенсора области.Используемый алгоритм комбинирует данные предыдущего и текущего кадров. Коэффициенткомбинации соответствует скорости изменения карты глубины. Отфильтрованные кадры итеративновключаются в процесс фильтрации. Области без данных заполняются с использованием алгоритмовзакрашивания на основе методов FMM. Продемонстрирована энтропия каждого пикселя на картеглубины. Предлагаемый подход может быть использован в качестве предварительной обработки картыглубины перед её непосредственным использованием для целей распознавания изображений. | ||
| 330 | |a Due to limitations of structured light technology used sensor Kinect, during scanning of objects formed asubstantial noise. This article proposes a solution based on the Kalman filter algorithms and painting images inorder to increase the stability of the depth map in a separate period of time and paint hidden from the sensorarea. The algorithm combines the data of the previous and current frames. Combination coefficient correspondsto the rate of change of the depth map. Iteratively filtered frames are included in the filtering process. Finally,the area with no data are filled using algorithms based on painting techniques FMM. The entropy of each pixelwas presented. The proposed approach can be used as a preprocessing before using depth maps for imagerecognition. | ||
| 461 | |t Современные проблемы науки и образования |o научный журнал |d 2005- | ||
| 463 | |t № 1 |v [8 с.] |d 2015 | ||
| 510 | 1 | |a Depth data filtering with sensor kinect |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a kinect | |
| 610 | 1 | |a зондирование | |
| 610 | 1 | |a камеры | |
| 610 | 1 | |a глубины | |
| 610 | 1 | |a закрашивание | |
| 610 | 1 | |a изображения | |
| 700 | 1 | |a Дусеев |b В. Р. |g Вагиз Рауфович | |
| 701 | 1 | |a Мальчуков |b А. Н. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1982- |g Андрей Николаевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25402 |9 11345 | |
| 701 | 1 | |a Мыцко |b Е. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c программист Томского политехнического университета |f 1991- |g Евгений Алексеевич |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\32945 |9 16793 | |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20150320 |g RCR | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://www.science-education.ru/121-r17554 |
| 942 | |c CF | ||