【摘 要】
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场景流估计是当前科学界与工业界均给予关注的热门领域,在三维场景理解、场景动态重建等领域具有重要的作用。本文在考虑相机移动的情况下,提出了一种改进的基于RGB-D图像序列的场景流估计算法,该算法能够对相机运动和场景流进行联合估计。算法的核心是对场景进行双重分割,首先利用本文提出的基于K-Means的场景分割优化算法将场景划分为几何簇,将每一簇视为刚体,极大的简化了场景流估计问题;然后将场景分割为背景
【机 构】
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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）摘要集
【出 处】
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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）摘要集
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场景流估计是当前科学界与工业界均给予关注的热门领域,在三维场景理解、场景动态重建等领域具有重要的作用。本文在考虑相机移动的情况下,提出了一种改进的基于RGB-D图像序列的场景流估计算法,该算法能够对相机运动和场景流进行联合估计。算法的核心是对场景进行双重分割,首先利用本文提出的基于K-Means的场景分割优化算法将场景划分为几何簇,将每一簇视为刚体,极大的简化了场景流估计问题;然后将场景分割为背景区域和运动区域,所有分割为背景的簇被用于相机运动的细化,而每一个运动簇单独计算其对应的刚体运动,进而得到其对应的场景流。将本文提出的算法与几种最先进的场景流估计算法进行比较,结果表明,该方法能够在保持较高实时性的同时提高场景流估计精度。
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