KINECT计算深度影像

在本文中,我们专注于解决超高分辨率(VHR)遥感图像中的目标检测问题。 VHR遥感图像中物体检测的主要挑战是:(1)VHR图像通常太大,在定位物体时会花费太多时间; (2)高误报,因为背景占主导地位,

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用Kinect获取点云，还有彩色图像，深度图像等等

针对Kinect采集到带有大量的结构性缺失的深度图，提出了一种基于引导采样的深度图空洞噪声修补算法。算法首先将深度图所对应的彩色图片转换为灰度图，然后用K-means算法将彩色图转换而来的灰度图进行聚

1引言 物体三维重建技术是近几十年来研究的热点问题,其研究如何通过物体的二维信息获取物体在空间中的三维信息,在许多方面都有广泛的应用,诸如在航天造船考古工业测量计算机动画等领域微软公司的体感捕捉设备K

针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题, 提出了一种使用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用了微软Kinect摄像头进行手势深度图的采集, 再将深度图转换为三维点云, 根据深度信息过

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针对在未知环境中移动机器人自主导航面临的障碍物实时检测问题,提出了一种基于Kinect深度技术的障碍物在线快速检测算法。在深度摄像机标定基础上,分析了摄像机运动造成视频流中的场景变化,重点研究了室内动

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