摘要: 传统基于RGB图像的可视外壳能恢复物体的外围轮廓却无法还原物体的凹面部分,而基于深度图像的可视外壳虽然可以还原凹面域,但其结果的边缘粗糙,轮廓不明晰。深度图像与RGB图像的可视外壳融合的计算方法,是为解决单一方式的可视外壳不足而提出的,它基于体素剖分的思想,根据深度图和RGB图像分别构建可视外壳,根据两种可视外壳的计算结果进行凹面分析和可视外壳融合,利用CUDA基于GPU实现并行加速。实验表明:融合算法能够还原出具有复杂凹面域物体的可视外壳,并且有良好的精度及实时性。
中图分类号:
陈国军, 韦鑫. 基于深度图的可视外壳凹面优化[J]. 系统仿真学报, 2015, 27(10): 2508-2513.
Chen Guojun, Wei Xin. Optimize Visual Hull with Concave Based on Depth Map[J]. Journal of System Simulation, 2015, 27(10): 2508-2513.