基于等高线的深度图像识别方法技术

本发明专利技术涉及图像识别领域，公开了一种基于等高线的深度图像识别方法，解决传统特征提取方法不能直接对深度图像的特征进行很好表述的问题。本发明专利技术将深度图像中像素值相等，或差距在一定阈值范围内的点连接起来，形成深度图像等高线，即可通过等高线的形状、高度差等信息对图像进行识别。本发明专利技术适用于深度图像识别。

Depth image recognition method based on contour lines

The present invention relates to the field of image recognition, and discloses a depth image recognition method based on contour lines, which solves the problem that the traditional feature extraction method can not directly describe the characteristics of the depth image. In this method, the pixels in the depth image are equal, or the points in the threshold range are connected together to form contour lines of the depth image, and the images can be recognized by the contour shape, height difference and other information. The method is suitable for depth image recognition.

【技术实现步骤摘要】
基于等高线的深度图像识别方法
本专利技术涉及图像识别领域，特别涉及基于等高线的深度图像识别方法。
技术介绍
随着智慧城市、智慧家居等概念的提出，社会科技向着智能化方向快速发展，传统的机器视觉已经无法满足人们对于三维物体识别的需求。获取场景中各点相对于摄像机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一，图像中每一个像素点表示场景中某一点与摄像机的距离，这种图像即为深度图像。与灰度图像相比，深度图像具有物体的三维特征信息，并且深度图像不受光照影响，可以准确表现目标物体信息。深度图像是以三维视觉传感器所得到的图形、图像为基础，通过恢复物体的三维形状并进行图像处理，具备高速度、高效率的特征，适用于医学、考古学、服装制造、雕刻、假肢等需要进行人体测量的行业。深度图像处理与识别与灰度图、彩色图像不同，深度图像处理需要综合考虑图像灰度、深度信息，运用新的图像识别方法进行完成深度图像处理与识别。本专利技术提出一种基于等高线的深度图像识别方法。等高线为地理学名词，是指在地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。也可以看做是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，等高线上标注的数字为该等高线的海拔。深度图像中每个像素值代表物体与摄像机位置的距离，与海拔概念类似，因此可以将等高线概念与深度图像结合，用来识别图像信息，即为本专利技术所述的基于等高线的深度图像识别方法。图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不用模式的目标和对象的技术，图像识别以图像的主要特征为基础，图像的特征信息量较大，人们常以图像特征来分辨不同物体和形状，如字母“A”有一个尖，字母“B”有两个向右的圈等，常用的图像特征提取方法有灰度直方图、傅里叶变换、主分量分析线性特征提取等方法，但在深度图像中，由于图像表示的是物体的立体信息，以上一些常用的特征提取方法不能直接对深度图像的特征进行很好的表述，需要找到一种可以直接表述深度图像的特征提取方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于等高线的深度图像识别方法，解决传统特征提取方法不能直接对深度图像的特征进行很好表述的问题。为解决上述问题，本专利技术采用的技术方案是：基于等高线的深度图像识别方法，包括步骤：S1.使用深度图像摄像机获取深度图像；S2.找到深度图中的最小像素值A与最大像素值M；S3.设定深度阈值K；S4.从A像素值开始，将高度差值小于等于阈值K的像素值均归为一类，并连接此类所有像素点形成闭合曲线；S5.根据闭合曲线的面积大小、总数以及分布情况，判断闭合曲线是否符合要求，若是，则跳转步骤S6，否则清除闭合曲线，并跳转步骤S3；S6.对闭合曲线执行模板匹配、比例匹配，完成图像识别，完成图像识别。进一步的，步骤S5中，若闭合曲线出现以下情况则不符合要求：闭合曲线过大或过小，闭合曲线总数小，分布较为稀疏。进一步的，步骤S1中，所述深度图像摄像机为微软Kinect。进一步的，若步骤S6进行人体识别，则通过判断X/Y的值是否处于Z的范围内来判断等高体是否为人体，其中，X为深度图像中距离摄像机最近距离类圆形闭合曲线的最大直径，Y为深度图像中距离摄像机次最近距离闭合曲线的最大直径，Z为人体头部宽度与肩部宽度的比例范围。本专利技术的有益效果是：本专利技术将地理学等高线运用于深度图像中，可以对深度图像中的深度信息进行全面的表述，将深度图像中像素值相等，或差距在一定阈值范围内的点连接起来，形成深度图像等高线，即可通过等高线的形状、高度差等信息对图像进行识别。附图说明图1为实施例的流程图。具体实施方式实施例提供一种基于等高线的深度图像识别方法，使用等高线方法提取图像特征，即提取图像中物体的轮廓信息、距离信息，从而对图像进行识别，具体实施方法如下：S1.使用深度图像摄像机，如微软Kinect，获取深度图像。S2.找到深度图中的最小像素值A与最大像素值M。S3.设定深度阈值K。S4.以K为间隔形成深度图像等高线图：从A像素值开始，将高度差值小于等于阈值K的像素值均归为一类，并连接此类所有像素点形成闭合曲线，该闭合曲线即为深度图像等高线。S5.根据闭合曲线的面积大小、总数以及分布情况，判断闭合曲线是否符合要求，若符合，则跳转步骤S6，若不符合，例如出现闭合曲线面积过大或过小、闭合曲线总数小、分布较为稀疏情况，则清除闭合曲线，并跳转步骤S3调整深度阈值K；S6.对闭合曲线执行模板匹配、比例匹配等图像识别操作,完成图像识别。例如使用上述方法对图像中的人体进行识别，则实施步骤为：(1)使用深度摄像机从人头顶斜上方拍摄包含人体的图片。(2)找出图像中深度最小的像素值，假设该值为a，并找出图中最大像素值，假设值为m。(3)设定深度阈值k。(4)以K为间隔形成深度图像等高线图，即将a至a+k,a+k至a+2k,a+2k至a+3k....a+nk至m各区间内的像素点分别连接成闭合曲线。(5)重复步骤(3)(4)，调整阈值k至图像闭合曲线清晰呈现。(6)由人体构造可知，人体头部宽度与肩部宽度成一定比例范围Z，则判断深度图像中距离摄像机最近距离类圆形闭合曲线最大直径X与次最近距离类圆形闭合曲线最大直径Y的比例是否处于Z的范围内，即可判断该等高体是否为人体。以上描述了本专利技术的基本原理和主要的特征，说明书的描述只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于等高线的深度图像识别方法，其特征在于，包括步骤：S1.使用深度图像摄像机获取深度图像；S2.找到深度图中的最小像素值A与最大像素值M；S3.设定深度阈值K；S4.从A像素值开始，将高度差值小于等于阈值K的像素值均归为一类，并连接此类所有像素点形成闭合曲线；S5.根据闭合曲线的面积大小、总数以及分布情况，判断闭合曲线是否符合要求，若是，则跳转步骤S6，否则清除闭合曲线，并跳转步骤S3；S6.对闭合曲线执行模板匹配、比例匹配，完成图像识别。

【技术特征摘要】
1.基于等高线的深度图像识别方法，其特征在于，包括步骤：S1.使用深度图像摄像机获取深度图像；S2.找到深度图中的最小像素值A与最大像素值M；S3.设定深度阈值K；S4.从A像素值开始，将高度差值小于等于阈值K的像素值均归为一类，并连接此类所有像素点形成闭合曲线；S5.根据闭合曲线的面积大小、总数以及分布情况，判断闭合曲线是否符合要求，若是，则跳转步骤S6，否则清除闭合曲线，并跳转步骤S3；S6.对闭合曲线执行模板匹配、比例匹配，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周迅，明爽，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51