[發(fā)明專利]基于向下傾角方向的多臺TOF相機人體降噪方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910544083.3 | 申請日： | 2019-06-21 |
| 公開（公告）號： | CN110599407B | 公開（公告）日： | 2022-04-05 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 沈誠;魏娉婷 | 申請（專利權(quán)）人： | 杭州一隅千象科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 杭州裕陽聯(lián)合專利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 向下 傾角 方向 tof 相機 人體 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于向下傾角方向的多臺TOF相機人體降噪方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取多臺TOF 相機的人體的三維點云數(shù)據(jù)；
將所有人體的三維點云數(shù)據(jù)映射到二維圖像中，得到多臺TOF 相機對應(yīng)的映射二維圖像；
對所有二維圖像進行形態(tài)學(xué)濾波處理，采用開運算方式處理，去除人體邊緣的噪聲，得到濾波后的二維圖像；
將濾波后的二維圖像進行背景差分處理，得到只有人體的深度圖像；
對每張只有人體的深度圖像進行端點識別處理，得到深度圖像中人體的各個端點；
通過深度圖像中人體的各個端點，對人體進行姿態(tài)識別，得到具體的概率分類，進而實現(xiàn)對深度圖像中人體的降噪；
得到深度圖像中人體的各個端點，具體為：
對只有人體的深度圖像進行腐蝕處理，可以得到二維圖像的人體的骨架線條；
通過人體的骨架線條得到對于人體骨架線條映射的三維點云數(shù)據(jù)；
遍歷所有映射的三維點云數(shù)據(jù)得到人體中心的質(zhì)點；
遍歷人體中心的質(zhì)點，得到離人體中心的質(zhì)點距離最遠(yuǎn)的n個點設(shè)置為人體的各個端點，對其他只有人體的深度圖像也進行相同處理，并計算出各個端點的中心坐標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于向下傾角方向的多臺TOF相機人體降噪方法，其特征在于，所述通過深度圖像中人體的各個端點，對人體進行姿態(tài)識別，得到具體的概率分類，具體為：
基于得到的n個端點，計算出人體端點的長寬比，對人體姿態(tài)進行初步分類，得到初步分類結(jié)果；
再采用樸素貝葉斯算法對初步分類結(jié)果中的大量數(shù)據(jù)的端點的概率進行具體的概率分類。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于向下傾角方向的多臺TOF相機人體降噪方法，其特征在于，所述將濾波后的二維圖像進行背景差分處理，得到只有人體的深度圖像，具體為：
將有人體的前景深度圖像和背景深度圖像進行相減，公式如下：
其中，
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任意一項所述的基于向下傾角方向的多臺TOF相機人體降噪方法，其特征在于，所述獲取多臺TOF 相機的人體的三維點云數(shù)據(jù)，具體為：
獲取多臺TOF 相機的人體的三維點云數(shù)據(jù)，得到人體高度的平均值，歷遍所有高度數(shù)據(jù)，若90%的點云數(shù)據(jù)在高度中心以上，則為第一類別數(shù)據(jù)，剩余歸為第二類別數(shù)據(jù)。
5.一種基于向下傾角方向的多臺TOF相機人體降噪系統(tǒng)，其特征在于，包括獲取模塊、映射模塊、濾波模塊、差分模塊、端點識別模塊和分類模塊：
所述獲取模塊，用于獲取多臺TOF 相機的人體的三維點云數(shù)據(jù)；
所述映射模塊，用于將所有人體的三維點云數(shù)據(jù)映射到二維圖像中，得到多臺TOF 相機對應(yīng)的映射二維圖像；
所述濾波模塊，用于對所有二維圖像進行形態(tài)學(xué)濾波處理，采用開運算方式處理，去除人體邊緣的噪聲，得到濾波后的二維圖像；
所述差分模塊，用于將濾波后的二維圖像進行背景差分處理，得到只有人體的深度圖像；
所述端點識別模塊，用于對每張只有人體的深度圖像進行端點識別處理，得到深度圖像中人體的各個端點；
包括：
對只有人體的深度圖像進行腐蝕處理，可以得到二維圖像的人體的骨架線條；
通過人體的骨架線條得到對于人體骨架線條映射的三維點云數(shù)據(jù)；
遍歷所有映射的三維點云數(shù)據(jù)得到人體中心的質(zhì)點；
遍歷人體中心的質(zhì)點，得到離人體中心的質(zhì)點距離最遠(yuǎn)的n個點設(shè)置為人體的各個端點，對其他只有人體的深度圖像也進行相同處理，并計算出各個端點的中心坐標(biāo)；
所述分類模塊，通過深度圖像中人體的各個端點，對人體進行姿態(tài)識別，得到具體的概率分類，進而實現(xiàn)對深度圖像中人體的降噪。
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