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题名基于误差分量模型的两阶段深度校正算法
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作者
李平
喻洪流
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机构
上海理工大学康复工程与技术研究所
长治医学院生物医学工程系
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第2期523-529,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3601400)
山西省高等学校科技创新资助项目(2022L376)
长治医学院博士科研启动基金资助项目(2024BS12)。
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文摘
为了提高消费级RGB-D相机的深度精度,提出了一种基于误差分量模型的两阶段深度校正算法。该算法根据误差特性建立误差分量模型,引入从短距离到长距离迭代计算思想,设计了两阶段深度校正算法。探究了像素离散化对校正效果的影响,将算法应用于洗浴机器人中,并与其他深度校正算法进行对比。结果表明,该算法可减小深度误差,且像素离散化采样越密集,效果越好。在实际应用中,该算法仍能有效减小深度误差,与其他校正算法相比,在远距离处具有优势。该算法能有效提升消费级RGB-D相机的深度精度,且数据收集场景简单,适用于可以产生RGB图像、深度图像和点云的传感器。
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关键词
消费级RGB-D相机
深度校正
局部误差
全局误差
像素离散化
深度质量评价
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Keywords
consumer-grade RGB-D cameras
depth correction
local errors
global errors
pixel discretization
depth quality evaluation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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