[发明专利]一种在移动设备上进行实时分割深度图视频帧的方法有效
| 申请号： | 201910774479.7 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110532922B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 殷光强;糜海波;屈世伟;刘学婷 | 申请（专利权）人： | 成都电科慧安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/26;G06V10/44 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 毛光军 |
| 地址： | 611731 四川省成都市高新区天全*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 移动 设备 进行 实时 分割 深度 视频 方法 | ||
1.一种在移动设备上进行实时分割深度图视频帧的方法，其特征在于包括如下步骤：
S1:深度图获取；
S2:对步骤S1中获取的深度图进行分割；
S3:对步骤S2中分割出来的深度图使用帧间标签传递算法进行计算；
所述步骤S3详细步骤包括：
S31.使用S2计算得出的当前帧与前一帧的特征矩阵数据，将当前帧与前一帧进行比较；
S32.区域比较时计算关联分数，保留最佳分数；
S33.计算两个区域之间的比率，与预定阈值进行比较；
两个区域的比率：
其中，ca表示要检查的当前区域的区域，ba表示找到的最佳匹配区域；预定阈值用Tr表示，测试时选取Tr＝0.5
S34.更新特征矩阵。
2.根据权利要求1所述一种在移动设备上进行实时分割深度图视频帧的方法，其特征在于：所述S1:深度图获取具体步骤如下：使用TOF相机或微软Kinect传感器获得深度数据，得到深度图。
3.根据权利要求1所述一种在移动设备上进行实时分割深度图视频帧的方法，其特征在于：所述步骤S2详细步骤包括：
S21.输入深度图，进行边缘检测；
S22.对边缘检测得到的两张图片进行预定义权重得到混合梯度图；
S23.获得二元梯度图；
S24.标记存储属性值。
4.根据权利要求1所述一种在移动设备上进行实时分割深度图视频帧的方法，其特征在于：所述S32中分数的详细计算过程如下：
该分数基于欧几里德距离Ed、区域之间的质心和区域之间的差异Ad；较低的关联分数意味着更好的匹配概率；
计算得分的公式是：s＝α·Ed-β·Ad
其中，α和β为两个权重参数。
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