Kinect深度图像滤波算法
基于改进双边滤波的Kinect深度图像空洞修复算法研究
Ｉ ｍａ ｇｅ Ｓｅ ｇｍ ｅ ｎ ｔ ａｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｕｓｉ ｎｇ Ｃｏｌ ｏ ｒ Ａｎ ｄ Ｄｅｐ ｔ ｈ Ｍａｐ， ｉ ｎ Ｐｒ ｏｃ． Ｉ ＥＥ Ｅ Ｃｏｎ ｆ ３ＤＴ ． Ｖ Ｃｏ ｎ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃｅ： ・ Ｔｈ ｅ Ｔ ｒ ｕ ｅ Ｖｉ ｓ ｉ ｏｎ ～
ｂ１ ３ ５１ ｄ９１ ． ｈ ｔ ｍｆ
［ ７ ］ 张文修 ， 梁怡 ． 遗传算 法数学基 础 ［ Ｍ］ ． 西安 ： 西安交通 大学 出版社 ，
２０ ０ ３
［ ８ ］ 王小平 ， 曹立明． 遗传 算 法 理 论 应 用 与软 件 实 现 ［ Ｍ］ ． 西安 ： 西 安 交 通
大学 出 版社 ， ２ ０ ０ ２ ［ 收稿 日期 ： ２ ０ １ ３ ． ８ ． １ ４］
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图 ６ 种群数为 １ ５ ０收 敛 曲线
大竞争压力 ， 较 好 的体 现 了 自然 界 优 胜 劣 汰 的规 律 ， 并 且 能 够 避
圈 ４ 轮 盘 赌 方 法 收敛 曲 线
免 适 应 度 高 的 个体 被 淘 汰 ， 具 有 良好 的 收敛 性 。 由 于 １ １个 城 市
运 算 时 间合 理 ， 本课题设种群数为 １ ５ Ｏ 。
４ 结 束语
［ ６ ］ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｈ ｉ ． ｂ ａ ｉ ｄ ｕ ． ｃ ｏ ｍ／ ｗｅ ｉ ｙ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ｅ １ ２ ／ ｂ ｌ ｏ ｇ ｅ ｍ／ ３ ｃ ａ ９ ｄ ３ Ｏ ｃ ｄ ｆ ６ ８ ｆ １ ２ ８
kinect的工作原理
kinect的工作原理
Kinect是一种利用红外线、深度感测器和摄像头的设备，用于
在游戏、虚拟现实和其他交互式应用程序中跟踪用户的动作和声音。
Kinect的工作原理是通过红外线投射、深度感测和图像
识别技术来捕捉用户的动作和声音。
首先，Kinect通过红外线投射系统发出红外线光束。
这些红外
线光束穿过房间，照射在用户身上和周围的物体上。
然后，Kinect的深度感测器接收反射光，并计算光的飞行时间来确定
距离。
它可以准确地测量每个像素的距离，从而创建一个深度图像。
同时，Kinect的摄像头捕捉用户的图像。
这些图像可以通过计
算机视觉算法来识别和跟踪用户的身体部位，如头部、手臂、腿部等。
通过分析深度图像和彩色图像之间的关系，Kinect可
以实现对用户动作的精确定位和追踪。
此外，Kinect还配备了一个麦克风阵列，用于捕捉用户的声音。
这些麦克风可以聚焦在用户的位置，过滤掉背景噪音，并提供清晰的语音输入。
最后，Kinect将捕捉到的用户数据传输到连接的设备上，如游
戏主机、电脑等。
这些设备可以根据接收到的数据来实现相应的交互和反馈，如游戏角色的移动、手势控制等。
总而言之，Kinect利用红外线、深度感测器和摄像头，通过光
线投射、深度探测和图像识别来捕捉用户的动作和声音，实现
与电子设备的交互。
它的工作原理基于先进的传感器技术，为用户提供身临其境的虚拟交互体验。
Kinect原理及介绍
Kinect光斑图
Kinect 获取三维点云
• 一、获取深度影像 • 二、Kinect 的深度摄像头成像类似于普通的 双目立体视觉，只要获取了两个摄像头之 间的基线（baseline）和焦距（focal length）、以及视差数据，通过构造矩阵 Q， 利用 OpenCV 的 reprojectimageTo3D 函数， 也可以计算出三维坐标。
Kinect获取深度影像的技术 获取深度影像的技术
• 不同于传统的ToF或者结构光测量技术， Kinect使用一种名为光编码（light coding） 技术，其使用的是连续的照明（而非脉 冲），不需要特制的感光芯片，只需要普 通的CMOS感光芯片，因此• Light coding ，顾名思义就是用光源照明给 需要测量的空间编上码，说到底还是结构 光技术。但与传统的结构光方法不同的是， 他的光源打出去的并不是一副周期性变化 的二维的图像编码，而是一个具有三维纵 深的“体编码”。这种光源叫做激光散斑 （laser speckle），是当激光照射到粗糙物 体或穿透毛玻璃后形成的随机衍射斑点。
Kinect工作原理
• kinect通过IR头投射一些“随机”点阵，然 后只用了一个普通的CMOS传感器来扑捉这 个点阵。简单来说，当场景的深度发生变 化时，摄像头看到的点阵也会发生变化， 通过这个变化就可以推断出深度信息。 • 具体内容可参见专利文档： /7433024. pdf
Kinect三维重建演示
获得场景的深度的几种方法
• 三角化：激光+摄像头，双目，投影仪+摄 像头等等 • depth from focus技术 • coded aperture技术 • 深度摄像头所采用的TOF（time of fight）技 术：利用主动射出的红外光往返的相位差 来测量深度
azurekinect深度相机原理
azurekinect深度相机原理azure kinect 深度相机原理RGB原理就不要讲了⼯作原理Azure Kinect DK 深度相机实现调幅连续波 (AMCW) 时差测距 (ToF) 原理。
该相机将近红外 (NIR) 频谱中的调制光投射到场景中。
然后，它会记录光线从相机传播到场景，然后从场景返回到相机所花费的间接时间测量值。
处理这些测量值可以⽣成深度图。
深度图是图像每个像素的⼀组 Z 坐标值，以毫⽶为单位。
连同深度图⼀起，我们还可以获得所谓的清晰 IR 读数。
清晰 IR 读数中的像素值与从场景返回的光线量成正⽐。
图像类似于普通的 IR 图像。
下图显⽰了⽰例深度图（左）的对应的清晰 IR 图像（右）。
主要功能深度相机的技术特征包括：配备⾼级像素技术的 1 兆像素 ToF 成像芯⽚，实现更⾼的调制频率和深度精度。
两个 NIR 激光⼆极管实现近距和宽视场 (FoV) 深度模式。
全球最⼩的 3.5µm x 3.5µm ToF 像素。
⾃动像素增益选择⽀持较⼤的动态范围，允许捕获清晰的近距和远距对象。
全局快门可帮助改善⽇光下的拍摄性能。
多相位深度计算⽅法能够实现可靠的准确度，即使芯⽚、激光和电源存在差异。
较低的系统误差和随机误差。
深度相机将原始的调制 IR 图像传输到电脑主机。
在电脑上，GPU 加速的深度引擎软件会将原始信号转换为深度图。
深度相机⽀持多种模式。
窄视场 (FoV) 模式⾮常适合 X、Y 维度范围较⼩，但 Z 维度范围较⼤的场景。
如果场景中的 X、Y 范围较⼤，但 Z 范围较⼩，则宽FoV 模式更合适。
装箱的代价是降低图像分辨率。
所有模式都能够以⾼达 30 帧/秒 (fps) 的速率运⾏，但 1 兆象素 (MP) 模式除外，它的最⼤运⾏帧速率为 15 fps。
深度相机还提供被动 IR 模式。
在此模式下，照像机上的照明器不会激活，只能观测到环境光。
相机性能系统误差系统误差定义为消噪后测得的深度与正确（真实）深度之差。
kinect相机原理
Kinect相机是一款由微软推出的深度感知设备，最早用于游戏控制，后来也被广泛应用于计算机视觉、机器人技术、虚拟现实等领域。
它的原理是通过红外光、RGB摄像头和深度传感器的组合，实现对环境和物体的三维感知。
具体来说，Kinect相机的工作原理如下：
1. **红外光投影和时间飞行法（Time of Flight）：** Kinect使用一个红外光发射器发射红外光束，然后通过时间飞行法测量红外光从发射到返回的时间，从而计算出物体与相机的距离。
这种技术可以实现对物体的深度感知。
2. **RGB摄像头：** Kinect相机内置了一个普通的RGB摄像头，用于捕捉场景的彩色图像。
这些图像可以与深度数据结合，实现更丰富的场景分析和虚拟现实应用。
3. **图像处理和计算：** Kinect相机内部的图像处理单元对从深度传感器和RGB摄像头获得的数据进行处理和计算，生成具有深度信息的图像，例如点云（Point Clouds）等。
4. **骨骼追踪和人体识别：** Kinect相机可以根据深度数据进行骨骼追踪和人体识别。
通过分析物体的深度图像，可以识别出人体的关节位置和姿势，从而用于游戏控制、姿势识别等应用。
总之，Kinect相机利用红外光的投影和时间飞行法，结合RGB摄像头和图像处理技术，实现了对物体和环境的深度感知。
这使得Kinect相机在计算机视觉、虚拟现实、人机交互等领域有广泛的应用潜力。
不过值得注意的是，随着时间的推移，微软已经停止了Kinect相机的生产和销售，并将重点放在其他技术领域。
Kinect深度图像快速修复算法
随着立 体显 示技 术 和 视频 处 理 技 术 的 发展 ，Ｄ ３ 视频 技术 成 为近 年来 的研究 热 点 … ．Ｄ视 频 技术 研 ３ 究 首先 要解决 ３ Ｄ信 息 的表示 问题 ， 即采用 何种 方式
来 描述 ３ Ｄ场 景． 目前 主要 有 两 种 方 案 ： 种 是采 用 一
多视方案 ， 用摄像机阵列拍摄 ３ Ｄ场景 ， 在立体显示 器上 显 示 出来 ； 一 种 是 “ 理 ＋深 度 ” 方 案 ， 另 纹 的
（ ９ Ｚ ０） ０Ｚ ９
通信作者 ： 安
平 （ ９ ８～） 女 ， 授 ， 士 生导 师 ， 士 ， 究 方 向为 数 字 视 频 处 理 及立 体 视 觉 ．Ｅｍａ ：ｎ ｉｇ ｓｕ ｅｕ ｃ １６ ， 教 博 博 研 － ｉ ａｐｎ ＠ ｈ ．ｄ ．ｎ ｌ
第 ５期
王
奎 ， ： ｉｅｔ 等 Ｋｎ ｃ深度 图像快速修复算法
第 １ ８卷 第 ５期 ２１ ０ ２年 １ ０月
上洛 戈
报 （ 然 科 学 版） 自
Ｖ０ ．１ ． １ ８ Ｎｏ ５
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及传 输 成为技 术 瓶 颈 ． 二 种 方 案 由于 有 了场 景 的 第 深 度信 息 ， 拍摄 过程 中 只需 要 捕获 很少 的视 点 ， 在 因
景重 建 、 器视 觉等 领域 ＪＫｎｃ可 以同 时采 集 场 机 ． ｉｅｔ
景纹 理和 深度 ， 相对 于 Ｔ Ｆ深度 提取 设备 ， ｉｅｔ Ｏ Ｋ ｎｃ 价 格便 宜 ， 以提 取较 高 分 辨率 的深度 图． 是 Ｋ ｎ ｃ 可 但 ｉｅｔ
kinect 工作原理
kinect 工作原理
Kinect是一种类似摄像头的设备，它能够将人体的动作和声音
转化为数字信号，并通过计算机进行处理和识别。
Kinect的工
作原理主要通过以下几个组件实现：
1. 深度传感器（Depth Sensor）：Kinect通过红外技术和RGB
摄像机的结合来生成深度图像。
红外光源发射红外光，然后红外摄像头捕捉反射回来的红外光，并通过红外摄像头的图像来计算物体与摄像头之间的距离。
2. RGB摄像头：Kinect内置有一台RGB彩色摄像头，用于捕
捉人体或物体的彩色图像。
RGB图像可以用于计算物体的形
状和颜色信息。
3. 声音传感器：Kinect还包含了麦克风阵列，用于捕捉周围环
境中的声音，并通过声音识别算法对声音进行分析和识别。
4. 运动追踪算法：Kinect内置了一套先进的运动追踪算法，可
以对深度图像和RGB图像进行分析，以识别人体的关节位置、姿势和动作。
通过对捕捉到的图像和声音进行实时处理和分析，Kinect能够将用户的动作和声音实时转化为数字信号。
5. 数据传输和处理：Kinect通过USB接口与计算机相连，将
捕捉到的图像和声音数据传输给计算机进行处理和分析。
计算机上的软件可以根据用户的动作和声音输出相应的指令或产生互动效果。
综上所述，Kinect的工作原理是通过深度传感器、RGB摄像头、声音传感器和运动追踪算法来捕捉和识别用户的动作和声音，从而实现与计算机的互动。
kinectv2参数
Kinectv2参数1. 介绍Kinectv2是微软开发的一款体感控制器，是Kinect系列的第二代产品。
它通过使用红外线和摄像头等传感器，可以实时捕捉人体动作和声音，并将其转化为对应的数据。
这些数据可以用于游戏、虚拟现实、姿势识别等应用领域。
2. 技术原理Kinectv2采用了一系列传感器来实现人体动作的捕捉。
其中包括了RGB摄像头、深度传感器、红外线发射器和接收器等。
通过这些传感器，Kinectv2可以同时获取人体的外形轮廓、深度信息以及骨骼关节的位置。
•RGB摄像头：用于拍摄彩色图像，提供人体外形轮廓。
•深度传感器：利用红外光与物体之间的反射时间差来计算物体到相机的距离，提供物体的深度信息。
•红外线发射器和接收器：发射红外线光束并接收其反射回来的信号，用于计算骨骼关节位置。
3. 参数说明3.1 彩色图像参数•分辨率：Kinectv2的彩色图像分辨率为1920x1080，可以提供清晰的图像。
•帧率：彩色图像的帧率为30帧/秒，可以实现流畅的实时显示。
3.2 深度图像参数•分辨率：Kinectv2的深度图像分辨率为512x424，可以提供高精度的深度信息。
•帧率：深度图像的帧率为30帧/秒，可以实现实时捕捉人体动作。
3.3 骨骼关节参数Kinectv2可以同时追踪身体上的25个关键骨骼关节，包括头部、颈部、肩膀、手臂、手腕、手掌、脊柱、髋部、大腿、小腿和脚等。
每个关节都有自己的位置和方向信息。
3.4 声音参数Kinectv2内置了一个多阵列麦克风系统，可用于捕捉环境中的声音。
它支持语音识别和语音指令功能，并能够消除背景噪声。
4. 应用领域Kinectv2广泛应用于游戏、虚拟现实和姿势识别等领域。
4.1 游戏Kinectv2可以将玩家的动作实时转化为游戏中的角色动作，使游戏更加互动和真实。
玩家可以通过手势控制、身体动作和声音指令来操作游戏。
4.2 虚拟现实Kinectv2可以用于虚拟现实环境中的身体追踪和手势识别。
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关于Kinect
☼ Kinect是微软为其Xbox 360游戏主机和Windows平台PC打造的一款运 动感知输入设备，作为一款体感外设，它实际上是一个采用全新空间 定位技术(Light Coding)的3D体感摄像头，利用即时动态捕捉、影像 辨识、麦克风输入、语音辨识、社群互动等功能，允许玩家使用身体 姿势和语音命令通过自然用户界面技术与Xbox 360交互，从而完全摆 脱了传统游戏手柄的束缚。 ☼ Kinect有三个镜头，中间的镜头是 RGB 彩色摄影机，左右两边镜头则 分别为红外线发射器和红外线 CMOS 摄影机所构成的 3D 深度感应器
☼ 深度摄像头所采用的TOF（time of fight）技术：利用主 动射出的红外光往返的相位差来测量深度
Kinect获取深度影像的技术
☼ 不同于传统的ToF或者结构光测量技术，Kinect使用一种名 为光编码（ light coding）技术，其使用的是连续的照明 （而非脉冲），不需要特制的感光芯片，只需要普通的 CMOS感光芯片，因此可大大降低成本。
基于联合双边滤波器的 Kinect 深度 图像滤波算法
深度图像的简单概念及应用
随着科学技术和人类认识世界需求的不断发展，传统的机器视觉已经不 能满足人们对于三维物体识别的要求。与灰度图像相比，深度图像具有 物体三维特征信息，即深度信息。由于深度图像不受光源照射方向及物 体表面的发射特性的影响，而且不存在阴影，所以可以更准确地表现物 体目标表面的三维深度信息。 传统的机器视觉是把三维景物投影成二维图像，然后通过建立起该图像 数据与成像过程及景物特征的数学关系来恢复三维景物的。因损失了深 度等信息，因而重构三维景物不是唯一的，使机器视觉的发展和应用受 到限制。特别是没有深度信息，就难以实现三维非接触测量。准确得到 场景的深度信息可以弥补以上的不足。 此外，深度图像与环境光照和阴影无关，像素点清晰地表达了景物的表 面几何形状。与从灰度图像中提取三维物体几何特征的方法相比，深度 图像处理对景物的几何和物理特征都没有特别的限制，它直接利用三维 信息，大大地简化了三维物体的识别和定位问题，开辟了机器视觉的一 个新途径。
☼ 基于视觉概念的深度图像是以三维视觉传感器所得到的图形、图像为 基础的三维形状并进行图像处理，具有速度高、效率高、自动化程度 高、造价较低等优点。该技术可在医学、考古、服装、制鞋、雕刻、 假肢等行业对人体形状和产品模型进行测量；可对不允许接触的复杂 工艺品，或弹性、塑性材料制品的形状进行测量，特别是在 CAD ， CAM、逆向工程（RE），快速原型（RP）等领域都迫切需要应用这 种测量技术，这涉及到汽车制造、通信、家电、玩具、模具、航天和 五金等诸多行业。它在工业生产和现实生活中有着广阔的发展前景。
Kinect应用实例
☼ Kineቤተ መጻሕፍቲ ባይዱt试衣镜
☼ 3D摄像机
☼ 机械控制
☼ 虚拟乐器
☼ 虚拟娱乐 ☼ Kinect手势操作浏览器 ☼ Kinect体感控制看片 ☼ 虚拟实验
获得场景的深度的几种方法
☼ 三角化：激光+摄像头，双目，投影仪+摄像头等等
☼ depth from focus技术
☼ coded aperture技术
基于联合双边滤波器的 Kinect 深度图像滤波算法
☼ 针对 Kinect 镜头采集的深度图像一般有噪声和黑洞现象 直接应用于人体动作跟踪和识别等系统中效果差的问题， 提出一种基于联合双边滤波器的深度图像滤波算法。算法 利用联合双边滤波原理 将 Kinect 镜头同一时刻采集的深 度图像和彩色图像作为输入， 首先， 用高斯核函数计算 出深度图像的空间距离权值和 RGB 彩色图像的灰度权值， 然后将这两个权值相乘得到联合滤波权值 并利用快速高斯 变换替换高斯核函数设计出联合双边滤波器，最后，用此 滤波器的滤波结果与噪声图像进行卷积运算实现 Kinect 深 度图像滤波。这种方法应用在人体动作识别和跟踪系统后， 能显著提高在背景复杂场景中的抗噪能力和识别准确率。